主要观点总结
本文介绍了至强 6 性能核处理器在核数、内存带宽方面的提升以及其对推理性能的影响。通过增加内核数量和采用MRDIMM技术，至强 6 显著提高了内存带宽和内存容量，从而在传统重负荷领域如科学计算、大型数据库等以及新兴应用如大语言模型推理中表现出显著优势。文章还讨论了不同模式下内存访问时延的差异以及至强 6 在服务器内存配置中的应用。
关键观点总结
关键观点1: 至强 6 性能核处理器通过增加内核数量和采用MRDIMM技术，显著提高了内存带宽和内存容量。
至强 6 的内存控制器下了大本钱，采用了MRDIMM技术，增加了内存带宽和内存容量，使得服务器性能大幅提升。
关键观点2: 至强 6 性能核处理器的NUMA和集群模式有效解决了CPU内核数量增加导致的内存访问冲突问题。
至强 6 通过将计算单元芯片作为SNC（Sub-NUMA Clustering），有效减少了内核访问内存时的冲突，提高了访问效率。
关键观点3: MRDIMM技术对于至强 6 性能核处理器来说是一项重要的创新，能够大幅度提升内存带宽。
MRDIMM技术通过改进寄存时钟驱动器和增加多路复用数据缓冲器，实现了内存带宽翻倍，从而提高了至强 6 的性能。
关键观点4: 至强 6 性能核处理器在内存带宽上的优势和潜力显著，对科学计算、大型数据库、商业分析等领域有重大利好。
至强 6 的高内存带宽和容量对于计算密集的应用，如加密、科学计算、信号处理、AI训练和推理等，都有很好的支持。
关键观点5: 大语言模型推理应用能够充分利用至强 6 性能核处理器的内存带宽优势，性能提升显著。
大模型推理是确定性的渴求显存 / 内存容量和带宽的应用场景，至强 6 的高内存带宽有助于提升大语言模型推理的性能。
文章预览
机器之心发布 来源：益企研究院 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。 至强 6 性能核的核心规模 在之前的文章中，有从业者预测至强 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
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