企业数字化转型步入深水区，新挑战中如何寻得更优解？

近年来，国家高度重视数字技术创新与应用。今年初，中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》，规划特别强调，促进数字经济和实体经济深度融合，加快数字技术创新应用，以数字化驱动生产生活和治理方式变革。当前，企业数字化转型已经进入深水区，算力需求增长和经济形势的不确定性并存，对企业的算力部署提出了新要求。在平衡化业务创新阶段，更多客户不得不应对两个方面的“博弈”：一是部署的算力资源既要满足算力的足量，也要考虑绿色节能的可持续性;二是在政策引领下，更要不断创新优化业务场景。可以预见，随着新阶段数据生产要素地位凸显，能够妥善处理算力资源“博弈”问题的企业，也有望率先掌握数字化转型的主动权。

面对这一难题，英特尔发布了第四代英特尔®至强®可扩展处理器和英特尔®至强®CPU Max系列产品，这些处理器内含面向AI、科学计算(HPC)、安全、网络、数据分析和存储的多个英特尔®加速器引擎。相比增加CPU内核数，内置加速器对于提高工作负载的性能来说是能效更高的方式。最新的英特尔加速器引擎、高带宽内存和软件优化可帮助提高目标工作负载的性能和能效，并通过卓越的CPU资源而实现成本节约。

英特尔®高级矩阵扩展开辟人工智能新路径

智能光学字符识别(OCR)技术通过自动化数据处理、减少人工错误、实时数据处理和分析、业务流程优化以及创新应用开发等方式，为企业提升工作效率和促进业务创新提供了重要的推动力。在智能OCR应用中，字符识别通常借助深度学习技术，如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)，以提高准确性和效率。然而，这一过程可能伴随着巨大的性能开销，给企业带来了沉重的总拥有成本(TCO)压力，并且难以实现异构化扩展。

针对这一挑战，用友商业创新平台借助第四代英特尔®️至强®️可扩展处理器及其内置的英特尔®高级矩阵扩展(英特尔® AMX)技术对于深度学习训练和推理性能的大幅提升，不仅有效避免了独立GPU所带来的高昂支出，也以更加灵活与敏捷的方式实现了对于现有CPU资源的充分利用。在采用第四代英特尔®️至强®️可扩展处理器的用友YonBIP平台上，OCR模型推理性能提升高达3.42倍，并将模型从FP32量化到INT8/BF16，性能提升7.3倍。

用友智能中台总经理方高林表示，“通过应用第四代英特尔®️至强®️可扩展处理器，并结合我们在深度学习模型方面的持续优化，我们为用户提供了以高效、卓越的智能化服务，助力支撑企业智慧大脑，赋能管理者商业创新和智慧管理，提升员工工作效率与用户体验。”

此外，英特尔® AMX也正在助力医疗卫生领域加速数据洞察进程，进而使医生在与疾病的对抗中取得领先。卫宁健康作为国内领先的医疗软件和解决方案提供商，其NLP后结构化平台收集相关数字病历数据已有5年时间，在不使用 GPU 的情况下，基于NLP等人工智能技术完成了相关特征提取和分析，这证明了整体技术方案在英特尔 CPU 上的可行性和优势。

基于英特尔的解决方案，将卫宁健康 NLP 后结构化平台集成到医院的IT系统中，使分散的患者数据可以智能地合并成为一个更全面的信息库。第四代英特尔®至强®可扩展处理器上的AI加速器英特尔® AMX，让这一过程大大提速，让临床医生和研究人员更快地从多个临床部门的多种数据中获得洞察，从而使医生进一步分析影像诊断和病理结果，提高诊断的准确性，实现更好的患者治疗效果。

英特尔®动态负载均衡器使“大象流”难题迎刃而解

目前，微服务的采用仍是开发型企业内部转型的主要推动因素。超过83%的全新云原生应用及SaaS解决方案在使用微服务。在实际应用中，为应对包括服务质量(QoS)、基础设施开销和可观测性在内的各种挑战，云硬件和软件必须对吞吐量进行优化，以确保企业在跨云环境中的无缝运营。

为破解这一应用难题，天翼云利用第四代英特尔®️至强®️可扩展处理器及其内置的英特尔®动态负载均衡器(英特尔® DLB)，有效解决了上云环节针对“大象流”加密处理的业务难题。英特尔® DLB能够在多个CPU内核/线程上高效地分配网络处理，并根据系统负载的变化而动态地在多个CPU内核上分配网络数据以进行处理。利用英特尔® DLB加速技术，天翼云第八代云主机得以充分释放多核服务器的性能优势，支持更多并发隧道，并实现了更快的处理效率、更低的软件开发复杂度，以及高达4倍的吞吐收益。

第四代英特尔®至强®可扩展处理器内置七大算力“神器”，除了前文提到的英特尔® AMX和英特尔® DLB，还内置了一系列创新技术，包括英特尔® 数据保护与压缩加速技术、英特尔® 数据流加速器、英特尔® 存内分析加速器等。这些内置加速器“神器”旨在帮助用户在降低能耗的同时快速运行工作负载，并提升系统的扩展性，进而精准应对当前主流工作负载中的各种挑战。在企业数字化转型不断加深的背景下，它们不仅为各行业的用户提供了解决当前问题的更优解，而且注重着眼于智能化发展的未来趋势，为持续增长的数据洪流、持续复杂化的应用场景和不断提升的安全性要求提供了坚实可靠的保障。