AI在做什麼
最近AI（人工智慧）的發展有著爆炸性的成長，如影像辨識、語音辨識、自然語言處理等需求，都可以透過AI處理。而深度學習也是AI技術的其中一環，它是種執行機器學習的技術，能夠將大量數據輸入機器，並透過演算法分析數據，讓機器從中學習判斷或預測事物的能力。
以影像辨識為例，輸入的影像會經過許多稱為「層」的數學運算過程，每「層」運算都能讓系統分析影像的特徵，當第一「層」運算完成後，就會將分析結果傳到下一「層」，如此迭代運算直到最後一「層」。
在運算過成中，系統內的類神精網路（Neural Network）會透過正向傳播演算法（Forward Propagation）學習圖像的特徵與計算權重，並透過反向傳播演算法（Backward Propagation）比對輸入資料與演算誤差，修正錯誤。
在深度學習中，輸入的圖像通常是一組數量龐大的圖庫，並以平行處理方式同時進行大量運算，使用者可以在訓練過程中調校參數，提高訓練的準確度與速度。當訓練完成後，我們就能利用AI進行圖像分類，讓AI自動將圖像分類或是加上標籤（Tag）。這個動作稱為深度學習推論（Deep Learning Inference），是相當重要的效能指標。
Xeon Scalable處理器衝著AI而來
在瞭解了深度學習的概念後，就可以開始看看Intel是如何強化Xeon Scalable處理器的效能，來提升深度學習的效率。
類神精網路運作時的摺積運算基本上就是矩陣相乘，因此能夠以每秒進行的單精度通用矩陣乘法（Single Precision General Matrix Multiply，SGEMM）或通用矩陣乘法（Integer General Matrix Multiply，IGEMM）運算次數，來評估處理器的效能表現。相較於Broadwell世代Xeon處理器，Xeon Platinum 8180能夠帶來2.3倍SGEMM效能，以及3.4倍INT8 IGEMM4效能，有效提升深度學習效率。
此外Xeon Scalable也支援AVX-512指令集，能同時進行2組512 bit融合乘加（Fused-Multiply Add，FMA）運算，吞吐量是AVX、AVX2的2倍，根據Intel內部測試，在同一個處理器上開啟AVX-512，可以帶來1.65倍效能提升。
另一方面，由於深度學習仰賴龐大的資料，所以記憶體存取能力也是效能表現的重要關鍵。每顆Xeon Scalable都支援6通道DDR4記憶體，以及新的網狀架構（Mesh Architecture），在STREAM Triad效能測試中，記憶體頻寬高達211GB/s，此外大容量的快取記憶體也對效能有正面助益。
除了硬體方面，Intel也以開源形式提供了深度神精網路（Deep Neural Networks）運算用的函數庫，方便使用者利用Neon、TensorFlow、Caffe、theano、torch等軟體框架開發AI程式，透過軟體最佳化的方式盡一步提升效能。
雖然我們這種一般使用者不會直接使用Xeon Scalable處理器，但仍可使用許多與AI相關的多雲端服務，因此還是能間接享受Xeon Scalable的強悍效能。
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