Intel 端出新款Alder Lake處理器!性能提昇30%、會是追上蘋果M1的關鍵嗎?
Intel 端出新款Alder Lake處理器!性能提昇30%、會是追上蘋果M1的關鍵嗎?

本週登場的Intel Architecture Day 2021活動上,Intel揭開了多款即將推出的新產品的面紗,其中也包括備受矚目的Alder Lake架構第12代處理器,聲稱最多能夠提昇30%的電腦性能,並且更節省能源。

Intel正急於奪回半導體霸主的地位,從執行長帕特.基辛格(Pat Gelsinger)上任以來,便不斷訂定未來展望與公佈路線圖,但這次總算披露了實際的產品,讓外界一窺Intel究竟葫蘆裡賣什麼藥。

Alder Lake是Intel下一代的處理器架構,但並非普通的一款新處理器,這次採用了混合架構,試圖兼顧「性能」與「效能」的表現,並是Intel將製程技術更名後,第一款使用「Intel 7」技術的處理器架構,基本上便是過去的10nm製程技術。

Intel高級副總裁科杜里(Raja Koduri)表示,「我們希望能將兩種核心的優點結合進一個系統當中。」Intel認為,混合架構的作法將有助於Intel未來產品的發展。

延伸閱讀:Intel圖形晶片品牌叫「Arc」!台積電6奈米助產2022年初亮相,目標奪NVIDIA、AMD市占

挑戰Apple M1?Intel混合架構處理器登場,可用於三種電腦產品

去年蘋果推出M1處理器,結束與Intel 10多年來在Mac電腦處理器上的合作,也喚醒了Intel的危機意識,大動作替換執行長、進軍晶片代工領域、揭露製程發展路線圖,目標2025年擊敗台積電、三星。

這次公佈的Alder Lake處理器架構,被認為是Intel精簡產品組合的一個重要舉動。先前因為製程技術遇上瓶頸,以及生產過程中的延宕,導致處理市占率逐漸被AMD侵蝕,晶片製造方面也被台積電及三星超越。

另外,Alder Lake也被認為是證明Intel是否有機會追上蘋果M1晶片的重要戰役,這次採取了類似ARM big.LITTLE架構的設計,這也是蘋果在M1晶片中使用的方法。

Alder Lake使用的性能核心代號為「Golden Cove」,有著比第11代處理器Tiger Lake高出19%的性能。外媒《Cnet》估計,倘若再加上製造技術帶來10%至15%提昇,Alder Lake最多可較前一代產品性能提昇至多30%,遠高於過去每年不到10%的性能增幅。

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Alder Lake架構預計將可以應用於桌機、主流筆電及輕薄筆電等三種類行的個人電腦。
圖/ Intel

而代號「Grace Mont」的效能核心則可以在與Skylake架構同樣功率的情況下,提昇40%的效率,或者在不到40%的耗能提供同樣效率,並透過Thread Director技術,將不同任務依據需求分派給性能或效能核心,進而提昇性能或節省用電量。

事實上,過往Intel也曾推出過混合架構的處理器,去年發表的Lakefield便具有一個性能核心及4個效能核心,但僅支援少數行動設備,而這次發表的Alder Lake則具有更大潛力,能夠貫串從桌機、主流筆電到輕薄筆電等三種需求截然不同的產品。

台積電拿下Intel訂單,兩項產品將委外生產

另外,雖然先前才叫陣台積電,宣稱2025年超越其技術,這次公佈的產品陣容中,也不乏由台積電代工生產的產品。例如,新推出的GPU Ponte Vecchio晶片將使用台積電5nm及7nm製程生產。

Ponte Vecchio瞄準的使用場景是資料中心,可提供高效的AI運算或者用於AI訓練上。高級副總裁科杜里強調,Ponte Vecchio在處理特定任務時,效率比Nvidia的產品更好,並向對手發出戰帖,「過去10年來我們放任他們不管,但到此為止了。」

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雖然Intel將台積電視為勁敵,不過這次發表會中發表的多款產品都將由台積電協助生產。
圖/ Sundry Photography via shutterstock

延伸閱讀:英特爾與台積電合作細節曝光,護國神山拿3大製程訂單

而新推出的顯卡品牌「Arc」旗下Alchemist繪圖晶片,也會使用台積電6nm製程技術生產,這是Intel睽違多年重返顯卡戰局,與Nvidia、AMD直接競爭的一個信號。

另外,計畫在2023年登場、採用Intel 4製程技術的Meteor Lake架構,也預計會有部份晶片塊(tiles)由台積電生產。Intel目前約有20%的產品都是委由外部代工生產,也是台積電的大客戶之一,他們強調會為每項產品挑選最適合的製程技術。

根據《VentureBeat》報導,HotTech分析師阿爾特維拉(Dave Altavilla)指出,這種將部份產品委由代工廠生產,妥善運用產能的作法,是Intel力求發展IDM 2.0非常重要的一環。

資料來源:VentureBeat、The Verge、Cnet、Reuter

責任編輯:錢玉紘

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關鍵字: #台積電 #Intel
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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