CPU, 조용히 A.I.C.C.U의 중심으로 돌아갑니다

원래 제목: CPU, 조용히 AI 계산기 단계의 센터로 돌아
Xu Shan의 Original, Optimus Park

지난 3 년 동안 AI CALCULUS 이야기는 거의 GPU 주위에있었습니다。

H100, H200, GB200, GB300에, 확장 된 100,000 칼로리 클러스터를 복용하는 클라우드 제조 업체 -- 모든 산업 NARRATIVES는 하나의 일을 말한다 :수학 병목은 GPU에 있습니다나는 모른다. 이 이야기에서 CPU는 GPU를 따르는 덜 중요한 "COMPATIBLE" 역할이며 GPU가 할 수없는 일부 작업에 책임이 있습니다。

그러나 2026 년에 시작, 이 narrative에 약간의 균열이 있었다。

6 월 1 일, 인텔은 클라우드, 지능형 AI 및 웹 기반 작업 부하에 전념 베이징의 전력 6 + 프로세서를 출시했습니다. 이것은 인텔 18A 프로그램을위한 최초의 CPU 데이터 센터입니다。

INTEL의 자체 설명, POWER 6+는 GPU 'COMPASS'이 아니라 AI 인프라가 아닙니다우리는 이것의 바닥에 도착해야합니다조직, 유통 및 데이터 흐름에 대한 책임。

"AI의 확장은 구성 요소의 오버레이에 있지 않지만 시스템의 조정 작업에 있습니다. Kevork Kechichian, Intel Corporation의 부사장 겸 데이터 센터 비즈니스 담당 이사는 "As AI가 스마트 시대를 향해 움직이고 데이터 흐름의 조직과 배포가 새로운 제약이되었습니다。

이 CPU가 현대 AI 인프라의 제어 비행기가 남아있는 핵심 사실을 강화합니다

인텔 가족의 판단은 아닙니다. 올해 2 월, SemiAnalysis, 독립적 인 반도체 연구소, 2026 데이터 센터 CPU지도에 대한 보고서를 출판 "CPU Return", 똑같이 곧。현재 AI 교육 및 소원이 큰 규모로 확산되었을 때 CPU는 지난 3 년 동안 다른 방식으로 다시 요구됩니다나는 모른다。

이 "반환"은 CPU가 납이 아닌 것을 볼 수 있도록 열릴 필요가 있지만 새로운 위치에 다시 정의 된 CPU입니다。

I. GPU 중앙 파편

CPU가 "BACK,"인 이유를 이해하려면 AI 워크로드 자체에서 장소를 복용하는 변경 사항에 다시 가야해야합니다。

지난 2 년 동안 AI ARITHMETIC의 주류 NARRATIVE는 매년 훈련의 크기가 4 ~ 10 배 성장하는 대형 모델과 교육의 병렬 계산이 필요합니다. 그러나 훈련은 AI WORKLOAD의 모든 것이 아닙니다。

회의에서 인텔에 따르면, 전반적인 AI 계산기 짐은 3개의 종류로 광대하게 분할될 수 있습니다:

첫 번째는..기본적인 일 짐。스토리지, 데이터베이스, 웹, 마이크로 서비스, CDN, 이러한 AI는 아니지만 AI는 하단 라인을 실행합니다. 이 부분은 전통적인 CPU의 주요 전장입니다。

두 번째는 ..교육。정면 선 큰 모형 훈련은 GPU에 거의 전적으로 근거하고 전문화한 가속기입니다. 이것은 지난 3 년 동안 모든 사람들이 기침 한 싸움의 일부입니다。

세 번째는 ..인텔리전스를 가진 분해。이 부분은 빠르게 성장하고 있습니다그리고 그것은 훈련에서 매우 다릅니다나는 모른다。

세 번째 범주의 주요 차이점은 부하 자체의 패턴입니다. 교육은 아무것도에서 "컬렉션"모델의 과정이며, 매우 병렬이며 단일 지점 피크 컴퓨팅의 필요는 매우 높습니다. 그러나 이유와 지능은 아닙니다 -- 이미 훈련 된 모델이 될 것입니다우리는 진짜 사업에 있을 것입니다나는 모른다。

즉 많은 것들이 계산되지 않습니다회사연혁여러 모델 협업, 컨텍스트 관리, 데이터의 조정은 다른 angents 사이에서 흐름, 사용자의 동시 요청 처리, 지연 예측 가능성의 보증。

이러한 것들, GPU는 그것에 좋지 않습니다。

"이 시나리오에서, 우리는 GPU 수준의 가속을 볼 수 있지만, 주제는 여전히 전통적인 CPU에 중심의 작업 부하입니다. Kevork Kechichian은 회의에서 이야기합니다。

이 뒤에 더 구체적인 산업 사실이 있습니다. SemiAnalysis는 그의 보고서 "CPU Return": Microsoft는 OpenAI의 "Fairwater"데이터 센터를 구축했으며 미국에 의해 설정되었습니다295 MW GPU 클러스터를 지원하는 48 MW CPU 및 스토리지 빌딩나는 모른다。

즉, 295 MW GPU 클러스터가 실제로 실행되도록 295 MW GPU 클러스터를 주문하면 수천 개의 CPU가 GPU에 의해 생성 된 PB 급 데이터 흐름을 처리하고 작업을 일정화 할 수 있습니다。

GPU의 계산은 더 높습니다"neighborhood"가 필요합니다나는 모른다. 그리고 이러한 주변의 필요는 결국 CPU에 떨어지는。

다른 말에서 CPU의 반환은 "CPU는 GPU보다 다시 빠릅니다". AI 계산기 패턴이 "큰 모델"에서 "지능적 인 신체의 수천을 실행 할 때입니다."조직 및 데이터 흐름은 더 많은 병목이되었습니다나는 모른다. GPU는 이, CPU를 해결할 수 없습니다。

이것은 무시 된 마지막 3 년의 AI NARRATIVE의 다른 측면입니다。

- 무엇에? 로드 중 ..

intel의 판단은 6+까지 제품의 정의에서 반영됩니다。

가장 직관적 인 번호는최대 288 코어모든 에너지 효율 (E-core)。

E-core 및 P-core는 지난 몇 년 동안 CPU 구조에 만들어진 크로스입니다. P-core는 CPU, 전통적인 서버의 디자인 목표를 추구하는 성능 핵심입니다. E-core는 약한 mononuclear를 가진 에너지 효율적인 핵, 그러나 작은 크기 및 낮은 실용, 동일한 칩 지역의 더 많은 채울 수 있습니다。

6 +가 극단적으로 포크를 밀어만큼 강한。288 에너지 효율적인 핵 무기이것은 CPU에서 인텔의 베팅은 "모든 핵을 빠르게"하지만 "많은 핵이 CPU에 적합 할 수 있다는 것을 의미합니다."。

이 제품 정의의 논리는:스마트 바디, AI의 워크로드는 빠른 단일 원자력이 실행되는 방법, 동시에 수천 개의 가벼운 작업을 실행 할 수있는 능력입니다나는 모른다. 서버가 위임의 수백을 구성해야 할 때, 수천 명의 소원 요청을 처리하고 동시 연결의 수천을 유지, 288 E 코어의 용량은 64 P 코어의 단일 핵 성능보다 훨씬 중요합니다。

이것은 반대로 주류 제품 정의입니다。지난 수십 년 동안 서버 CPU의 주류 NARRATIVES는 핵 철자 기능이었습니다주요 빈도는 더 높습니다, IPC는 더 강합니다, 캐시는 더 크습니다. E-core 노선은 근본적으로 narrative가 끝날 수 있음을 인식합니다。

그러나 함께 볼 수있는 몇 가지가있다。

첫 번째E-core의 경로는 Intel에 고유하지 않습니다나는 모른다. AMD는 2023 년 베르가모를 시작했으며 밀도 최적화를 기반으로 한 Zen 4c 코어 인 AWS의 Graviton 시리즈 인 AmpereOne 시리즈와 "고밀도 코어 + 에너지 효율 우선 순위" 노선이 오래 전에 시작되었습니다. Ampere는 2024년에 출판된 AmbereOne Aurora Road Map에서 512개의 핵심 번호를 달성했습니다。

인텔은 이미 존재하는 산업을 쫓고있다인텔은 리더가 아닙니다. 그는 업계에서 선수입니다나는 모른다。

둘째6 +만큼 강한 인텔 18A 프로그램 CPU의 첫 번째 데이터 센터이것은 핵 E-core보다 인텔의 자신의 언어로 더 중요 할 수 있습니다。

인텔 18A는 지난 몇 년 동안 인텔의 가장 큰 베팅입니다. CPU는 아닙니다. Intel Fundry, Inteldeer, stand-up 일입니다. Intel Foundation의 이야기는 18A 프로그램이 히트를 제공하지 않는 경우에 갈 수 없습니다。

18A 프로그램으로 만든 6 +의 강도에, 에너지 효율 번호가 288에 밀어, 그리고 "성능 밀도 산업 리드" 공개에 발표이것은 시장에 인텔의 응답 중 하나입니다나는 모른다. N2, Samsung 2nm의 세대와 경쟁에서 시장을 인식 할 수있는 다른 질문입니다。

세 번째로, 상위 6 + 고객 목록에는 몇 가지 산업 이름이 포함되어 있습니다. 에릭 상단 6 +, 테스트 5G 코어 네트워크, 독일 통신 플래그의 T-Systems, 6 + 개인 인텔리전스 AI 인프라만큼 사용. 둘 다 클라이언트는 전통적인, CPU 자료 센터의 튼튼한 공급자입니다그들의 조달 선택은 시장 신호 자체입니다나는 모른다。

내가 말하는 것을 확실하지 않습니다그것은 내기하는 방법입니다에너지 효율성 이점은 18A 과정에 의해 얻어집니다, 핵심 조밀도는 288의 E 핵심에 의해 얻어지고, AI reasoning와 지적인 몸 장면에서 "고밀도, 에너지 효율성, 높은 처리량"와 같은 일의 짐。

CPU REGAINING 파워의 이야기는 아니지만 새로운 위치를 찾는 CPU의 이야기입니다。

III. 이런 일이 일어납니다

인텔이 CPU 반환에 대해 말해? 우리는 업계에서 몇 가지 다른 변수를 살펴야합니다。

첫 번째 변수는 GPU 제조업체의 반응입니다。

그레이스 CPU + 호퍼 GPU의 조합은 CPU에 보완되어 지난 2 년 동안 Yvette가 수행됩니다. GPU 프로듀서가 전체 CPU+GPU 프로그램을 주류화한다면, 독립 플레이어로 CPU 프로듀서의 위치가 줄어듭니다。이것은 "CPU의 이야기의 인텔의 가장 큰 상대는 제어 비행기입니다," AMD하지, 그것은 YIN WIDA 자신입니다나는 모른다。

두 번째 변수는 클라우드 제조업체의 자체 학습 CPU입니다。

AWS Graviton은 AWS 내에서 일반 컴퓨팅 부하의 중요한 부분을 차지하는 자체 데이터 센터에 배포되었습니다. Microsoft는 코발트를하고, Google은 Axion을하고, Ali는 신뢰를하고 있습니다거의 모든 주요 클라우드 제조업체는 ARM 아키텍처 서버, CPU를 자체 학습하고 있습니다나는 모른다。

이 자기 학습 CPU는 또한 “고밀도, 에너지 효율 우선” 노선을 따릅니다 - 그리고 6+까지는 제품 정의에서 직접 경쟁적입니다。

그것은, 당신이 가지고 가고 싶은 최고 6+ 시장입니다클라우드 상인은 스스로하고 있습니다나는 모른다. 인텔은 여전히 클라우드 제조업체의 CPU 밖에서 충분한 시장이 있음을 증명해야합니다. 예를 들어, 통신 사업자, 개인 클라우드 및 수직 산업 데이터 센터。

세 번째 변수는 18A 프로그래밍 자체입니다。

6 +만큼 강한 인텔 18A의 첫 번째 CPU 데이터 센터이 자체는 칩이 제품 자체보다 훨씬 더 많은 산업 중요성을 가지고 있다는 것을 의미합니다나는 모른다. 18A 프로세스가 수율 수율, 성능 안정성, 고객 인증, 강력한 6 + 시장 성능에 문제가있을 경우. 다른 한편으로는 18A가 안정된 경우 6+는 Intel Foundation의 일부 호흡 공간을 가져올 수 있습니다。

그러나 18A는 진공에서 달리지 않았습니다 -- 전기 축적된 N2 과정은, 2026의 두번째 반에 있는 생산을 시작하고, 삼성 2nm는 방법에 있었습니다。Intel 18A는 "do it," "do it and lead"보다 더 원합니다그것은 더 높은 기준입니다。

이 세 가지 변수를 결합, 6 +의 최종 색상은 자체뿐만 아니라, 또한 CPU 역할이 젊은 Weidar 자체에 의해 먹을지 여부, Cloud Factory Chamber가 CPU, Intel 18A를 연구하는 것을 계속 여부, 또는 역과 삼성과 같은 세대와 경쟁에 서 있는지 여부。

CPU가 반환된 이유입니다업계 수준의 관점에서 인텔이 돌아갈 수 있다면 여전히 알려지지 않았습니다나는 모른다。

AI CALCULUS 단계의 CPU의 위치는 3 년간 경연되었습니다。

지난 3 년간의 스크립트는 "GPU는 센터입니다, CPU는 센터입니다." 이 스크립트는 2026 년에 느슨한 시작 -- CPU는 다시 GPU보다 빠르지 만 AI의 자체 알고리즘이 변경됩니다. AI가 "훈련 모델"에서 "지능적 인 몸의 수천을 실행, 공동 채택, 데이터 흐름은 체계적인 병목이되었다, CPU는이 위치에서 악화되었다。

Intel은 6 +까지이를 넣었습니다. 그러나 인텔은 분할을 스스로 얻을 수있을 수 있습니까결국, 대답은 2027, 2028의 클라이언트 방에 있습니다。AMD, ARM, CLOUDMAKER, CPU, YVETTE 및 CPU, 각 변수는 스크립트의 과정을 변경할 수 있습니다。

CPU의 반환은 사실이지만, 그에 대한 리드를 데려 갈거야。

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