在10月底舉行的英特爾On技術(shù)創(chuàng)新峰會(huì)上，英特爾基于一系列創(chuàng)新發(fā)布向大眾描繪了一張“AI Everywhere”的愿景圖，并通過在開發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)、工具、技術(shù)和開放平臺(tái)方面的深度投入，為人工智能的普及掃清障礙。為持續(xù)深度賦能開發(fā)者，近日英特爾亦攜手第四范式舉辦“AI應(yīng)用與異構(gòu)內(nèi)存編程挑戰(zhàn)賽”，旨在基于第四范式開放的人工智能操作平臺(tái)、英特爾領(lǐng)先的存儲(chǔ)技術(shù)和人工智能在諸多領(lǐng)域的應(yīng)用，為多層次編程水平的企業(yè)開發(fā)人員、高校學(xué)生及相關(guān)領(lǐng)域愛好者提供沉浸式比賽環(huán)境，感受人工智能與異構(gòu)內(nèi)存相結(jié)合的技術(shù)魅力。

為進(jìn)一步深入解析英特爾存儲(chǔ)技術(shù)、其在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用，以及讓參與者初步體驗(yàn)編程魅力，比賽前夕還設(shè)置前沿技術(shù)介紹和實(shí)踐講座系列，邀請(qǐng)英特爾和第四范式的資深技術(shù)人員，從技術(shù)、實(shí)際應(yīng)用和操作等多維度進(jìn)行分享。

英特爾技術(shù)專家指出，面對(duì)不斷呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的計(jì)算需求，內(nèi)存一直以來僅以線性速率增長(zhǎng)。而傳統(tǒng)的囊括DRAM、SSD和HDD在內(nèi)的存儲(chǔ)架構(gòu)，看似緊密，實(shí)則中間仍有鴻溝亟待填補(bǔ)。一方面，在DRAM與SSD間，越來越多的應(yīng)用想常駐內(nèi)存，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的迅速調(diào)取，但受限于內(nèi)存容量，不可能所有應(yīng)用均常駐內(nèi)存，而SSD的時(shí)延又較高；另一方面，在SSD和HDD上，HDD的性能和故障率一直令用戶堪憂，而全閃的成本和密度又使得SSD全面替換HDD并不現(xiàn)實(shí)。這便是早期“存儲(chǔ)金字塔”中的DRAM、NAND、HDD存儲(chǔ)介質(zhì)由于容量、時(shí)延和帶寬三個(gè)層面的問題，如今已經(jīng)無法滿足新應(yīng)用及海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求。

基于此，英特爾創(chuàng)新性地打造了基于3D Xpoint存儲(chǔ)介質(zhì)的革命性的傲騰™️技術(shù)，該技術(shù)利用內(nèi)存和存儲(chǔ)架構(gòu)中的新層實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心架構(gòu)的現(xiàn)代化，一舉改變了傳統(tǒng)的內(nèi)存和存儲(chǔ)層級(jí)結(jié)構(gòu)，從而填補(bǔ)了高性能易失性內(nèi)存和性能較低但價(jià)格合理的NAND存儲(chǔ)之間的缺口。得益于縮小差距、減少瓶頸和解決數(shù)據(jù)延遲，使內(nèi)存更靠近計(jì)算，該技術(shù)能夠?yàn)閿?shù)據(jù)中心提供更高的靈活性和更多的價(jià)值。

英特爾®️傲騰™️持久內(nèi)存的操作模式提供不同功能，可靈活配置，兩種模式分別為內(nèi)存模式（MemoryMode）和App Direct模式。利用App Direct模式，經(jīng)過專門調(diào)試的應(yīng)用程序可從產(chǎn)品固有的持久性中充分獲取價(jià)值并獲得更大的容量。而在內(nèi)存模式下，在受支持的操作系統(tǒng)或虛擬環(huán)境中運(yùn)行的應(yīng)用程序可將該產(chǎn)品用作易失性存儲(chǔ)，從而在無需重寫軟件的情況下有效利用最高達(dá)512GB的內(nèi)存模塊所帶來的附加系統(tǒng)容量。

期間，英特爾技術(shù)專家還分享了第四范式如何應(yīng)用英特爾傲騰持久內(nèi)存加速AI應(yīng)用。為構(gòu)建高質(zhì)量在線推理服務(wù)，第四范式基于自有的SageOneAI算力平臺(tái)，引入英特爾®️傲騰™️持久內(nèi)存，為企業(yè)用戶打造了新一代HyperCycle Machine Learning全流程AI系統(tǒng)。一方面，得益于傲騰持久內(nèi)存提供接近純DRAM內(nèi)存配置的性能，能夠?qū)崿F(xiàn)每秒億級(jí)KV的查詢能力；同時(shí)，傲騰持久內(nèi)存具備數(shù)據(jù)持久性優(yōu)勢(shì)，能夠使數(shù)據(jù)恢復(fù)時(shí)常縮短至分鐘級(jí)，以更好地保障線上服務(wù)的連續(xù)性；此外，其更高的存儲(chǔ)密度，能夠大大降低內(nèi)存資源的單位價(jià)格，幫助企業(yè)用戶有效降低系統(tǒng)采購(gòu)、部署、運(yùn)維和管理等費(fèi)用，大幅降低TCO。

此外，由于現(xiàn)有的商用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫并不能滿足在線實(shí)時(shí)決策系統(tǒng)等應(yīng)用高時(shí)效的要求，第四范式自研了針對(duì)人工智能在線實(shí)時(shí)決策系統(tǒng)的開源機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫OpenMLDB中，并在此基礎(chǔ)上引入英特爾傲騰持久內(nèi)存以重新設(shè)計(jì)OpenMLDB的存儲(chǔ)引擎，以解決在線預(yù)估系統(tǒng)內(nèi)存消耗大、離線后恢復(fù)慢、長(zhǎng)尾延遲的問題。傲騰持久內(nèi)存除了帶來更低TCO和更持久化特性，得益于其軟件架構(gòu)的優(yōu)化，亦實(shí)現(xiàn)了長(zhǎng)尾延遲接近20%的改善。

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