阿里云推出第八代企业级实例 g8i：AI 推理性能最高提升 7 倍、可支持 72B 大语言模型_intel emr 第八代实例什么时候上市的

云布道师

1 月 11 日，全球领先的云计算厂商阿里云宣布推出第八代企业级通用计算实例 ECS g8i，这也是国内首款搭载第五代英特尔至强可扩展处理器（代号 EMR）的云计算产品。依托阿里云自研的「飞天+CIPU」架构体系，ECS g8i 实例的整机性能最高提升 85%，AI 推理性能最高提升 7 倍，可支撑高达 72B 参数的大语言模型，为 AI 提速，同时新实例还提供了端到端安全防护，为企业构建可信 AI 应用提供强有力的隐私增强算力支撑。

通用算力再提升，整机性能提升 85%

作为企业级通用计算实例，ECS g8i 实例在计算、存储、网络和安全等能力得到了全方位提升。从关键参数上看，ECS g8i 实例的 L3 缓存容量提升到 320MB，内存速率高达 5600MT/s，整机性能提升 85%，单核性能提升 25%；存储方面，ESSD 云盘提供 100万 IOPS，全面搭载 NVMe，存储延迟低至百微秒；网络方面，PPS 高达 3000 万，标配阿里云自研 eRDMA 大规模加速能力，时延低至 8 微秒；安全方面，ECS g8i 实例支持可信计算与加密计算等特性，全球率先支持机密虚拟机 TDX 技术，构建了全面的安全防护。
在 E2E 场景下，ECS g8i 实例可将 MySQL 性能提升最高达 60%，Redis 和 Nginx 的性能分别提升 40% 和 24%，面向游戏、视频直播、电商、金融、医疗、企业服务等行业提供强劲的算力支持，满足其在数据库、大数据、AI 推理等应用场景下对性能的严苛要求。

此外，ECS g8i 实例还提供了多种硬件原生加速能力，包括 QAT 和 IAA 等加速器。阿里云通过自研技术，将硬件加速能力更细颗粒度透传至实例虚拟机，小规格的 ECS g8i 实例也同样具备加速能力。其中，依托于 QAT 原生加解密加速器，ECS g8i 实例在压缩/解压缩场景下性能最大可提升 70 倍，加解密性能提升 4 倍以上。

为 AI 提速，可支撑 72B 参数的大语言模型

生成式 AI 掀起的技术革命，正在推动计算范式发生根本性的变化。当前，AI 大模型推理在算力上依然面临诸多挑战，例如首包延迟受限于并行处理能力与浮点运算能力，吞吐性能则受限于内存带宽和网络延迟。

阿里云 ECS g8i 实例针对这些难题都进行了相当程度的优化，包括内置指令集从AVX512 升级到了 Intel AMX 高级矩阵扩展加速技术，可让生成式 AI 更快地运行。相对于 AVX512 指令集，启用 AMX AI 加速后，ECS g8i 实例在 int 8 矩阵计算的性能最高提升 7 倍。

基于 AMX AI 加速能力，g8i 可更迅速地响应中小规模参数模型，运行知识检索、问答系统及摘要生成等 AI 工作负载时，起建成本相比 A10 GPU 云服务器下降50%。此外，配合阿里云平台的 Spot 抢占式实例，成本优势将进一步凸显，进一步降低 AI 推理成本。

对于超大规模参数的模型来讲，通常会通过模型并行、流水线并行切分到 AI 集群，这个时候网络通讯成了主要的性能瓶颈。基于阿里云自研的 eRDMA 超低延时弹性网络，ECS g8i 实例集群拥有超低延时网络和高弹性优势，可轻松支撑 72B 参数级别的大语言模型分布式推理，推理性能随集群规模接近线性加速，并可支持超过32batchsize 的超大参数规模的 AI 模型负载，运行文生图、AI 生成代码、虚拟助手以及创意辅助工具等 AI 工作负载。

以阿里云开源的 Qwen-72B 大模型为例，可在 g8i 实例 eRDMA 网络构建的集群实现高效运行，在输入小于 500 字情况下，首包延时小于 3 秒，每秒可生成 7 个Token。

为安全加码，助力企业构建可信 AI 应用

长久以来，云厂商一直在不遗余力提升数据的隐私保护和安全性，AI 时代尤为明显。基于自研的 CIPU，阿里云在全产品线构建了端到端的安全防护，可保障数据存储、数据传输、数据计算的全流程安全。在最底层，基于 CIPU 的安全架构搭载安全芯片 TPM 作为硬件可信根，实现服务器的可信启动，确保零篡改；虚拟化层面，支持虚拟可信能力 vTPM，提供实例启动过程核心组件的校验能力；在实例可信的基础上支持不同平台的机密计算能力，实现了运行态的内存数据隔离和加密的保护。

值得一提的是，此次升级的 ECS g8i 实例全量支持 Trust Domain Extension TDX 技术能力，业务应用无需更改，即可部署到 TEE 之中，极大降低了技术门槛，并以极低的性能损耗为大模型等 AI 应用提供隐私增强算力，护航大模型的云上数据安全。

以 Qwen-Chat-7B 模型为例，启用 TDX 后，既确保了模型推理的安全可信，也保护了数据的机密性和完整性。