阿里自研CPU大规模的应用！阿里自研的CPU有啥特点？

Posted 2023-04-05

阿里巴巴自研的 CPU有什么特点？在最新公布的一次年度峰会上，阿里巴巴集团董事局主席兼首席执行官张勇表示，自研计算机是阿里巴巴从 PC时代开始就坚持的一项核心技术。在过去三年时间里，阿里巴巴旗下阿里云的基础架构已经经历了从 CPU到 CPU,再到 FPGA、 GPU、 ASIC的多次升级。如今，阿里巴巴已成为全球最大的云计算服务商，也是全球最大的数据中心运营商之一。在云计算领域，阿里云已经有了长足的进步。不仅在中国成为仅次于亚马逊、谷歌和微软这样国际巨头的四大超大规模云服务商之一，在全球范围内也拥有海量用户，并有不断提升计算性能的需求。

在核心硬件上，阿里云将采用通用计算处理器RISC-VR9+和 FPGA组成的RISC-V架构，基于 GPU加速。阿里云还将提供定制化服务，进一步提升整体计算性能，满足大规模云服务的需求。Cortex-A15采用了最先进的 FPGA和 IP技术，支持多路RISC-V指令集和高性能并行处理功能。该处理器支持不同架构下的 FPGA和 GPU加速机制，并对不同设备采用统一指令集和调度策略。同时，为了进一步提升性能，阿里云将在A15处理器上引入并行计算技术。在A15处理器与 GPU之间将加入并行处理通道。

在服务器上，其存储设备由32个 SAN卡组成，每个 SAN卡可以连接至一个内存节点，当存储设备发生故障时, SAN卡会自动跳转到一个虚拟机中，供用户恢复故障数据。为了支持更高规格的 IaaS应用和更低时延的 PaaS应用，阿里云的网关为全互联型 SAN,即一个网关就可以支持数百台不同类型的 IaaS应用。

参考技术A 阿里自研CPU大规模的应用！据阿里巴巴官方介绍，这款芯片是中国首个云上规模应用的自研CPU。倚天710性能方面超出业内标杆20%，能效比提升50%以上。 参考技术B 功能性更强。他们自主研发的CPU更适合我们的使用习惯，功能也更人性化。 参考技术C 特点就是性价比提升了30%，规格非常先进，支持8通道DDR5 。 参考技术D 阿里自研的CPU不仅提高了算力性价比，而且降低了算力功耗，此外该款CPU是自产自销的，还降低了成本，提高了经济效益。

从飞天到倚天 阿里云底层自研技术大爆发

10月20日，2021云栖大会上，阿里云发布了倚天、磐久、神龙4.0、龙蜥、灵杰等多款重磅产品，阿里云“做深基础”成果浮出水面，底层自研技术迎来大爆发。

阿里云智能总裁张建锋表示，过去十二年，阿里云打造出中国唯一自研的飞天云操作系统。今天阿里云坚持自研，继续“向下生长”，从飞天到倚天，打造以云为基础的软硬件技术体系。“构建完整的技术体系，是我们在数字时代具备全球竞争力的决定性因素”。

倚天：为云而生的芯片

飞天云操作系统是阿里云的核心“引擎”， 为了提供更好的计算产品和服务，飞天向下延伸、定义硬件。19日，阿里巴巴发布首款通用芯片——倚天710，这是一款为云而生的芯片，针对云计算的特点做了大量优化，性能超过业界标杆20%，能效比提升50%以上。

架构层面，倚天710采用最新ARMv9架构，多达128核，主频最高3.2GHz，可同时兼顾性能和功耗。同时，集成了业界最领先的DDR5、PCIE5.0等技术，能有效提升芯片的传输速率，并且可适配云的不同应用场景。

磐久：自研云原生服务器系列

面向下一代云原生架构，19日阿里云还推出了磐久自研服务器系列，采用了最新型的模块化设计，可实现计算存储分离，包括了高性能计算系列、大容量存储系列、高性能存储系列等，拥有风冷、液冷等不同散热模式，服务器交付效率提升50%。

针对云原生时代容器化、微服务、持续交付等特点，磐久系列采用软硬件融合方式实现极致性能，结合自研的MOC、FIC、AliFPGA、神盾卡等，满足云原生的创新开发对性能和稳定性的机制要求。在多核技术加持下，磐久系列的计算性能、IO吞吐、能效比的表现都居于业界领先水平。

神龙4.0：云计算进入5微秒时延时代

2017年，阿里云推出了第一代神龙架构，解决困扰云计算行业多年的虚拟化性能损耗问题，让云服务器突破性能极限。今天神龙架构演进到了第四代，首次搭载全球唯一的大规模RDMA加速网络，网络延迟整体降低80%以上，云计算首次进入5微秒时延时代。

 

神龙4.0可提升分布式NLP和视觉计算30%的训练性能、Spark 大数据30%的计算性能、MySQL 60%的性能、Redis 130%的混合读写吞吐量。

神龙4.0将弹性RMDA的加速能力融入公共云，让RDMA从HPC类应用，走向支持通用类计算场景，为Microservice，Serverless，Service Mesh等云原生技术大爆发提供技术支撑。

龙蜥：服务器操作系统开源

为给服务器提供更好的性能，阿里云发布全新龙蜥操作系统，并宣布开源。

 

龙蜥已在阿里巴巴内部打磨十年，历经“双11”大规模验证，性能和稳定性更优，给云上典型用户场景带来40%综合性能提升，可兼容CentOS生态，支持X86、ARM等主流芯片架构，并提供全栈国密能力。

未来，阿里云计划为龙蜥投入20亿专项资金，并联合100家生态合作伙伴推动龙蜥生态建设，提供至少十年技术支持。

PolarDB自研数据库：首次实现内存与计算存储解耦

除了操作系统，阿里云在基础软件的另一个核心领域——数据库，也迎来重大突破。

作为阿里云自研数据库的明星产品，PolarDB首次实现了内存与计算、存储的解耦，内存进一步池化，形成三层池化，使得弹性能力有数量级的提升。

同时PolarDB还首次实现了多主架构，进一步提升可用性、并发处理、弹性能力，高效应对“双11”般的流量洪峰。

阿里灵杰：让大数据＋AI“开箱即用”

同时，阿里云将大数据＋AI一体化平台“阿里灵杰”对外开放，可帮助企业和开发者实现“开箱即用”。

 

“阿里灵杰”包含机器学习平台PAI、云原生大数据计算服务MaxCompute、实时计算Flink版、大数据开发治理平台DataWorks、实时数仓 Hologres等产品，可调动规模高达10万台以上计算集群，拥有云边端一体的高性能训练和推理引擎，能提供毫秒级延迟的实时数据分析能力等，是中国最大的人工智能平台。

“阿里灵杰”还首次提出了大数据＋AI一体化平台的4S标准，即大模型(Scale)、高效率(Speed)、易用性(Simplicity)、场景化(Scenario)，为人工智能行业发展提供借鉴。

M6大模型：全球最大规模多模态预训练模型

基于“阿里灵杰”，达摩院开发了超大规模多模态预训练模型M6，主打多模态、多任务能力，其目标是打造全球领先的具有通用性的人工智能大模型。

据透露，M6的参数已从万亿升级至10万亿，成为全球最大的预训练模型，规模超越此前谷歌发布的1.6万亿Switch Transformer模型。

从芯片、服务器，到操作系统、数据库，再到大数据＋AI一体化平台、M6大模型，阿里云围绕核心自研技术飞天，坚持做深基础的战略，向下生长，把软硬一体做到极致，为下一个十年建立了代际竞争力。