英特尔携手青云QingCloud、戴尔科技集团构建云端创新力( 二 )_：英特尔携手青云QingCloud、戴尔科技

“软件定义硬件加速”，一直是青云QingCloud等云计算企业在尝试的事情，为此其在不同的处理器平台都有过测试。不过单颗芯片的跑分、能耗测试与实际应用往往存在差距，尤其是在工作负载越来越复杂的时候，对系统的考验通常是全局的，包括计算能力、内部互联、内存设计、软件优化等等，看似堆叠核心数的方式可能实现不了等比例的性能表现，功耗也是摆在性能转化面前的一堵墙。

“e2云主机是面向通用应用的。”廖阳说。此前，青云QingCloud也对其他的处理器平台进行了少量灰度的验证，结果并不理想。“通用计算CPU方面，还没有看到在所有场景上都可以赶超英特尔的产品。英特尔在x86生态的投入上是非常多的，包括VNNI指令集等等。”通过采用英特尔DEEP LEARNING BOOST矢量神经网络指令（VNNI），企业型e2主机可较上代产品在深度学习推理方面提升四倍的性能。

此外，青云QingCloud还借助VNNI升级了自己的深度学习平台Deep Learning on QingCloud，支持使用GPU或仅使用CPU进行深度学习开发与训练，可根据自身需求选择单节点或分布式部署模式。用户可以在深度学习平台上使用 GPU 或 CPU 进行单机或分布式深度学习模型训练与推断，按需进行横向、纵向扩展。当然，用户也可以在既有的云平台上启动云主机去运行自己的深度学习工具，同样可以享受VNNI带来的提升。