底層算力牛馬，誰說站在光里的才是英雄？

我是一臺云服務器~

每天躲數(shù)據(jù)中心深處，默默扛活↓

我可是經(jīng)歷過各種大場面，什么潑天流量、什么海量數(shù)據(jù)、什么極限并發(fā)……

上層業(yè)務的那些“歲月靜好”，都少不了我們這些牛馬的負重前行。

可是，作為底層算力牛馬，在辛苦搬磚之余，我也會很失落。

只因大家明明都離不開我，卻又很少關注我…

比如，下面這些大事兒，我都深度參與了，還受到好評。

這些差事，涉及到各行各業(yè)，需求五花八門，我都干得相當漂釀。

可是，鮮花和掌聲似乎只屬于上層的應用，而我，只能深藏功與名。

這，大概這就是“牛馬的宿命”吧……

無巧不成書，最近有件事，讓我有點感動了——

居然有位叫做IDC的大佬在認真研究我，還特地為我“著書立傳”，寫了一份厚厚的報告↓

在報告里，IDC把我樹成典型，告訴老板們：業(yè)務能力強的“算力牛馬”長這樣↓

嘿嘿，說的就是我——阿里云第九代企業(yè)級ECS實例（ECS g9i），基于「CIPU+飛天」技術架構，搭載英特爾至強6性能核處理器。

為啥說我業(yè)務能力強？因為我（阿里云ECS g9i），上線100天內(nèi)就擁有了超過1萬家客戶。

這份成績單可太亮眼了。

我是如何干活的，憑啥成績這么優(yōu)秀？

IDC分各種場景，詳細介紹了面對不同挑戰(zhàn)，我是如何從容應對的↓

1、 傳統(tǒng)Web業(yè)務

這類業(yè)務的特點是高并發(fā)、低延遲、動態(tài)流量波動大，比如電商網(wǎng)站、票務網(wǎng)站，動不動來一場秒殺。

面對這種不可預測的流量波動，我怎么辦？

嘿嘿，我（ECS g9i）對彈性伸縮能力進行了大幅優(yōu)化，單實例創(chuàng)建時間從10s縮短到4s，1分鐘就能交付1萬臺實例（單AZ單規(guī)格）。

需要我“彈”的時候，30s就能做好戰(zhàn)斗準備。

同時，我的算力搭子「英特爾至強6性能核處理器」有一項技能叫做SST，讓CPU的性能、功耗動態(tài)可調(diào)。

就好比開車時不同的檔位，按需切換。

這樣，我就可以讓用戶“在線換擋”，通過主頻變配來提供更強大的單核計算性能。

瞬間扛起重載，而不需要“停機換車”（重新調(diào)度其它機器和可用區(qū)）。

我的這位算力搭子（英特爾至強6性能核處理器）還有幾項絕技，也派上了大用場↓

比如RDT（英特爾資源調(diào)配技術），它可以為關鍵服務預留L3緩存和內(nèi)存通道帶寬，再輔以HWDRC(硬件級動態(tài)資源控制)，綜合保障那些高優(yōu)先級業(yè)務的延遲體驗。

同時，利用DDIO（英特爾數(shù)據(jù)直連I/O技術），讓數(shù)據(jù)可以一步直達CPU緩存。

不需要像傳統(tǒng)DMA通過主內(nèi)存中轉，從而進一步實現(xiàn)更高帶寬、更低延遲和功耗。

再比如QAT（英特爾數(shù)據(jù)保護與壓縮加速技術），提供獨立于CPU的額外壓縮/解壓和加解密算力，把CPU解放出來專門扛業(yè)務。

這樣，針對web服務中采用HTTPS/TLS的場景，可以輕松提供加速。

最后，我還通過eRDMA技術來進一步兜底，實現(xiàn)彈性遠程直接內(nèi)存訪問，比傳統(tǒng)VPC延遲低了三分之二。

面對更大的活兒的時候（哪怕雙十一這樣的大場面），我就可以和更多的同伴一起，抱團作戰(zhàn)，滿足大規(guī)模組網(wǎng)和高彈性需求。

2、數(shù)據(jù)庫業(yè)務

當前的在線數(shù)據(jù)庫（MySQL/Redis/PG/ClickHouse）業(yè)務，其實都很“卷”。

既要卷數(shù)據(jù)量，還要卷隨機訪問，兇得很。

而且通常計算量很大，多核并發(fā)要求高，把CPU們整得壓力山大。

怎么破呢？不慌不慌。

首先，我（ECS g9i）針對各類主流數(shù)據(jù)庫都進行了針對性優(yōu)化，綜合性能提升17%。

第二，我的算力搭子（英特爾至強6性能核處理器）也來鼎力相助。

它能夠提供高達504MB的L3共享緩存，面對數(shù)據(jù)庫查詢操作帶來的小數(shù)據(jù)塊隨機訪問，可以更大概率“命中”緩存。

這種“大L3+強核”的設計，可以顯著加速數(shù)據(jù)庫的QPS和響應時間，降低P99查詢延遲。

想象一下，沒有“中間商”（內(nèi)存）耽誤事兒，搬磚自然嗖嗖快呀。

3、游戲/量化交易業(yè)務

這兩類場景的特點是對實時性、計算性能、穩(wěn)定性要求都很苛刻，想要有好的體驗，就必須拿出點實力來。

而這些要求，恰恰是我的舒適區(qū)，除了前面那些高性能、高彈性和硬件加速能力之外，我還特別增加了一些籌碼↓

先讓我的算力搭子（英特爾至強6性能核處理器）穩(wěn)住基本盤，它在高主頻（包括睿頻）模式下，可以保持繼續(xù)穩(wěn)定的性能輸出。

接下來，我可以針對海量實例規(guī)格進行智能篩選，用動態(tài)規(guī)格供給模式來滿足游戲這樣的高彈性場景需求。

說白了就是用最合適的資源來填空，減少空跑的資源，大幅降本。

4、數(shù)據(jù)預處理場景

在ETL、大數(shù)據(jù)清洗等數(shù)據(jù)預處理場景，通常涉及海量數(shù)據(jù)的重復運算。

比如文本處理和JSON解析、列式數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)解壓縮、數(shù)值歸一化等等。

而我標配就支持SIMD指令集，這就像數(shù)據(jù)預處理的「超級叉車」，搬磚能力強了好幾個檔次。

之所以能干“SIMD”，跟我的CPU老鐵搭檔的一項超能力不無關系，這項能力叫做AVX-512，簡單講就是個超寬的向量寄存器。

比如數(shù)據(jù)預處理場景的數(shù)值歸一化，傳統(tǒng)標量模式一次只能算一個數(shù)。

而我的搭子用AVX-512一次就能算16個（單精度浮點數(shù)），效率飆升。

5、AI訓練和推理場景

面對當下流行的AI任務，我也能夠大顯身手。

比如AI推理場景的推薦系統(tǒng)，這可是電商、廣告等行業(yè)的核心技術支撐。

我可以輕松應對模型與特征處理復雜度帶來的挑戰(zhàn)。

為啥？因為至強6有獨門絕技英特爾AMX，不需要GPU參與，就能獨立搞定推薦系統(tǒng)中最復雜的矩陣計算。

有了這招，各種復雜的推薦模型，我都能輕松拿捏，無需額外加速卡，而且延時更低。

再比如目前主流的AI訓練集群中，均大量采用了英特爾至強系列處理器作為「機頭」，提供協(xié)同計算、管理和資源分配，從而提升系統(tǒng)整體性能和能效。

英特爾至強6作為機頭或主控，其RAS特性（高可靠、高可用、高可維護）可支撐超大AI集群穩(wěn)定運行，實現(xiàn)平臺可用時間最大化、業(yè)務中斷影響最小化，讓GPU跑得既快又穩(wěn)。

這么說吧，我和我算力搭子的“超能力”，都一一被這份報告記錄下來。

也正是因為我這么能“整活兒”，一上線就賣瘋了，短短100天，就擁有了超過10000家客戶。

好了，看完這份報告，我也是心潮澎湃，底層“算力牛馬”的那些付出，總算有人記住了。

怎么樣，像我這樣的“牛馬”，誰能不愛呢？