至强6性能核的核心规模
之前的文章中，有业者预测至强6性能核处理器每颗计算单元芯片中的内核数量为43，加上每个计算单元有两组双通道内存控制器各占一个网格，那么总共占用43+2=45个网格，可以由5×9的布局构成。但这个假设有一个问题，要构成128核的6980P，三颗芯片只屏蔽1个内核，这良率要求比较高啊。
至今还未在公开渠道看到至强6性能核处理器的Die shot或架构图，但英特尔发布了晶圆照片作为宣传素材。虽然晶圆照片并不能提供每颗芯片的清晰信息，但隐约能感觉到，网格构成更像是5×10，而不是5×9或6×8。另外，左上角和左下角疑似内存控制器的区域面积比预想的要大得多，每一侧占了三个网格。如果接受了两组内存控制器共占用6个网格的设定，那么每个芯片中就是50-6=44个内核，在构成6980P的时候分别屏蔽一到两个核即可，感觉就合理多了。
在获得相对可信的内核数量后，新的疑惑就是：为什么至强6性能核的内存控制器这么占地——这个区域有其他未知功能？还是因为增加了MRDIMM (Multiplexed Rank DIMM)的支持？毕竟在此之前，英特尔的双通道DDR5、三通道DDR4内存控制器只占一个网格，甚至，连信号规模更大、带宽更高的HBM控制器（至强CPU Max处理器）也是一个网格。至强CPU Max处理器的HBM2e是工作在3,200MT/s，那么每个控制器带宽是410GB/s，整颗CPU有超过2TB/s的HBM带宽。
虽然对疑似内存控制器区域所占芯片面积的疑惑未解，还需要进一步解惑，但我们至少可以确定，英特尔在这一代至强的内存控制器上是下了大本钱的。至少在相当一段时间内，它是可以“独占”MRDIMM的优势了。
至强6性能核的NUMA与集群模式
谈服务器的内存就绕不过NUMA（Non-Uniform Memory Access，非统一内存访问）。因为随着CPU内核数量的增加，各内核的内存访问请求冲突会迅速增加。NUMA是一个有效的解决方案，将内核分为若干组，分别拥有相对独立的缓存、内存空间。规模缩小后，冲突就会减少。一般来说，NUMA划分的原则是让物理上临近某内存控制器的内核为一个子集。这个子集被英特尔称为SUB-NUMA Clustering，简称SNC。同一SNC的内核绑定了末级缓存（LLC）和本地内存，访问时的时延最小。
譬如，在第三代至强可扩展处理器中，一个CPU内可划分两个SNC域，每个SNC对应一组三通道DDR4内存控制器。如果关闭NUMA，那么整个CPU的内存将对称访问。
而第四代至强可扩展处理器使用了4颗芯粒的封装，可以被划分为2个或4个SNC域。如果希望每个内核可以访问所有的缓存代理和内存，可以将第四代至强可扩展处理器设置为Hemisphere Mode或者Quadrant Mode，默认是后者。第五代至强可扩展处理器是2颗芯粒，可以划分为两个SNC域。
在至强6性能核中，可以将每个计算单元芯片作为一个SNC，每个域拥有4个内存通道，这被称为SNC3 Mode。如果要通过其他芯粒的缓存代理访问所有内存，那就是HEX Mode。
根据英特尔提供的数据，几种不同模式的内存访问时延差异较大，与内核、内存控制器之间的“距离”直接相关。至强6性能核的内核规模、内存控制器数量增加之后，相应的访问时延也会上升。例如，根据我们前面的观察，至强6性能核内每个计算单元芯片中，内核与内存控制器的最远距离为10列，而第四代/第五代至强可扩展处理器无NUMA的为8列。这反映在英特尔的数据上，就是至强6900P在SNC3 Mode的时延略高于上一代至强处理器的Quad Mode。如果至强6900P设为HEX Mode，那么内核与内存控制器的最远距离将达到13甚至15列，时延增加会比较明显。
整体而言，由于SNC3 Mode时延低，其将成为至强6服务器的默认模式。这种模式主要是适合虚拟化/容器化这类常见云应用，以及并行化程度高的计算（如编解码）等。当然，HEX Mode可以直接访问更大规模的内存，这对于大型数据库，尤其是以OLTP为代表的应用来说更为有利。Oracle和SQL通常建议关闭NUMA以获得更佳的性能。Apache Cassandra 5.0这类引入向量搜索的数据库也能从HEX Mode显著获益。部分科学计算也更适合HEX Mode，譬如通过偏微分方程建模的PETSs、分子动力学软件NAMD等。
HEX Mode的另一个典型场景是配合CXL内存使用。譬如英特尔在今年12月11日发布的一篇利用CXL内存优化系统内存带宽的论文中，使用了至强6900P搭配12条64GB DDR5 6400以及8个128GB CXL内存模块，其中至强6900P本地的768GB DDR5内存在HEX Mode下配置为NUMA0，所有的1TB CXL内存配置为NUMA1，采用优化交错配置（Interleaving Strategy）。测试表明，在内存带宽敏感的应用中，使用CXL内存扩展可以提升20%～30%的性能。
MRDIMM领跑者
对于至强6性能核处理器而言，提升内存带宽最直接的方法莫过于MRDIMM。这也是这款处理器相比其他同类产品比较独占的一项能力，近期看不到任何其他CPU厂商有明确支持MRDIMM的时间表，更不要说推出实际产品了。相对而言，内存厂商对MRDIMM的支持比较积极，美光、SK海力士、威刚都推出了相应的产品，包括高尺寸（Tall formfactor，TFF）。第一代DDR5 MRDIMM的目标速率为8,800 MT/s，未来会逐步提升至12,800 MT/s、17,600 MT/s。
MRDIMM增加了多路复用数据缓冲器（MDB），改进了寄存时钟驱动器（MRCD）。MDB布置在内存金手指附近，与主机侧的CPU内存控制器通讯。MDB主机侧的运行速度是DRAM侧的双倍，DRAM侧的数据接口是主机侧的双倍。MRCD可以生成4个独立的芯片选择信号（标准的RCD是两个，对应两个Rank）。MDB可通过两个数据接口将两个Rank分别读入缓冲区，再从缓冲区一次性传输到CPU的内存控制器，由此实现了带宽翻倍。
由于MRCD可以支持4个Rank，也意味着可以支持双倍的内存颗粒。已经展示的MRDIMM普遍引入更高的板型（TFF），单条容量也由此倍增。由于至强6900P插座尺寸大增，导致双路机型的内存槽数量从上一代的32条减少到24条。要能够继续扩展内存容量，增加内存条的面积（增加高度）确实是最简单直接的手段。通过使用256GB的MRDIMM，双路至强6900P机型可以获得6TB内存容量。除了更大的内存带宽，更高的内存容量也非常有利于AI训练、大型数据库等应用的需求，进一步强化至强6900P在AI机头领域的优势。
与DDR5 6,400MT/s相比，MRDIMM 8,800MT/s的实际运行频率略低（4,400MT/s），导致轻量级的应用不能从内存带宽的增加当中明显获益。其实类似的问题在内存代际转换之初均会存在，能够充分利用更大内存带宽的主要还是计算密集的应用，譬如加密、科学计算、信号处理、AI训练和推理等。从目前的测试看，对MRDIMM受益最大的应用主要包括HPCG（High Performance Conjugate Gradient）、AMG（Algebraic Multi-Grid）、Xcompact3d这些科学计算类的应用，以及大语言模型推理。
内存带宽与大模型推理
上一节有提到，并非所有应用都能充分利用MRDIMM的内存带宽收益。就本节重点要谈的推理应用而言，根据目前所见的测试数据，卷积神经网络为代表的传统推理任务在MRDIMM中获得的收益就比较小，不到10%的水平。而在大语言模型推理当中，MRDIMM的带宽优势将得到充分的发挥，性能提升在30%以上，因为大模型是确定性的渴求显存/内存容量和带宽的应用场景。
在这里就得提一下英特尔至强6性能核处理器发布会资料中的另一个细节：在多种工作负载的性能对比中，AI部分的提升幅度最为明显，而且仅用了96核的型号（至强6972P）。
也就是说，至强6972P使用了至强8592+的1.5倍内核，获得了至少2.4倍的大语言模型推理性能。其中，右侧的是Llama3 8B，int8精度，那么模型将占用约8GB的内存空间。以目前双路24通道MRDIMM 8,800MT/s约1,690GB/s的总内存带宽而言，可以算出来每秒token数理论上限是211。而双路8592+是16通道DDR5 5,600MT/s，内存总带宽为717GB/s，token理论上限是接近90。二者的理论上限正好相差大约2.4倍。在这个例子当中，内存带宽的增长幅度明显大于CPU内核数量的增长。也就是说，在假设算力不是瓶颈的情况下，内存或显存容量决定了模型的规模上限，而带宽决定了token输出的上限。
一般来说，在控制模型参数量并进行低精度量化（int8甚至int5、int4）之后，大语言模型推理时的算力瓶颈已经不太突出，决定并发数量和token响应速度的，主要还是内存的容量和带宽。通过MRDIMM，以及CXL内存扩展带宽将是提升推理性能最有效的方式。这也是目前CPU推理依旧受到重视的原因，除了可获得性、资源弹性外，在内存容量及带宽的扩展上要比VRAM便宜的多。
结语
随着掌握更多的信息，至强6性能核处理器在内存带宽上的优势和潜力显得愈发清晰了。MDRIMM不但能够大幅提升内存带宽，还能使可部署的内存容量翻倍，显著利好传统的重负荷领域，如科学计算、大型数据库、商业分析等，对于新兴的向量数据库也大有裨益。CXL还能够进一步起到锦上添花的作用。
过去几年，增长迅猛的大模型推理需求，让至强可扩展处理器（从第四代开始）利用GPU缺货的契机证明了在AMX的加持下，纯CPU推理也有不错的性能，而且易于采购和部署。随着应用深入，部分互联网企业还挖掘了CPU推理的资源弹性，与传统业务同构的硬件更易于进行峰谷调度。至强6性能核处理器在核数、内存带宽均大幅提升的加持下，推理性能激增，进一步提升了推理的性价比。在解决了“能或不能”的问题之后，推理成本是大语言模型落地后最关键的挑战。或许在这方面，至强6性能核处理器配MRDIMM的组合，将会带来一些新的解题思路。