英特尔敦促主板厂商，禁用 12 代酷睿 AVX 512 指令集，如何解读这一举措？
首先，得明白什么是AVX512。你可以把它理解为CPU里的一套超级指令，能同时处理更多的数据，尤其是在一些特定的计算密集型任务上，比如科学计算、大数据分析、视频编码等等，能大幅提升效率。这玩意儿就像是给CPU装了个大号的扳手，处理起螺丝来又快又准。
那么，为什么英特尔突然要让主板厂商禁用呢？这背后有几个关键的解读角度：
1. 性能与稳定性之间的权衡：
英特尔的第12代酷睿处理器，也就是Alder Lake架构，引入了一个“混合架构”的概念。简单来说，就是它把高性能的“P核”（Performancecore）和高能效的“E核”（Efficientcore）放在了同一颗芯片里。P核负责高强度运算，E核负责日常低功耗任务。
AVX512指令集，虽然能带来强大的计算能力，但它对CPU核心的要求也非常高。它会占用更多的晶体管资源，并且在运行时会产生巨大的热量和功耗。在混合架构下，如果让P核和E核都支持AVX512，可能会出现一些意想不到的问题：
P核和E核的调度混乱： Windows现在的任务调度器，还没有完全适应这种混合架构的细微差别。如果AVX512指令集在某些情况下被调用，可能会导致P核和E核的分配出现偏差，让本该由P核处理的任务跑到了E核上，或者反之。这就像是让一位全副武装的士兵去做保洁工作，效率不高不说，还可能“大材小用”或“小材大用”。
过高的功耗和发热： AVX512指令集在高负载下，会让CPU的功耗和发热骤增。在Alder Lake这样的设计中，如果为了兼容性，同时支持AVX512，可能会导致部分E核因为功耗或发热无法稳定运行，甚至影响到P核的性能发挥。就好比一辆跑车，你给它装了个大马力发动机，但如果整车结构支撑不住，反而会拖慢速度。
兼容性与优化问题： 很多第三方软件并没有针对AVX512指令集进行充分的优化。在混合架构下，如果系统无法准确地判断哪些任务适合在哪个核心上运行，可能会导致软件性能下降，甚至出现崩溃。这就像是给一个没有经过特殊训练的员工一个精密仪器，他不仅不会用，还可能弄坏。
英特尔选择禁用，很可能是在权衡了性能提升和系统稳定性之后，做出的一个“宁可慢一点，也要稳”的决定。尤其是在产品刚刚上市，市场和用户还在适应新架构的阶段，避免出现大规模的兼容性或稳定性问题是首要任务。
2. 策略性定位与市场区分：
这个举措也可能与英特尔的市场策略有关。AVX512指令集通常是在高端工作站和服务器处理器上才会全面开放和深度优化。
区分消费级与专业级市场： 英特尔可能希望通过保留AVX512在自家更高端的酷睿X系列或者至强处理器上，来进一步区分消费级市场和专业级市场。这样，那些需要强大AVX512性能的用户，会更倾向于选择价格更高、定位更专业的平台。
避免对自家高端产品线造成冲击： 如果在消费级的第12代酷睿上全面开放AVX512，可能会对英特尔自家更高端、价格更昂贵的工作站处理器造成一定的竞争压力，影响其销售策略。
3. 对AMD的回应（某种程度上）：
虽然英特尔没有直接提及AMD，但CPU市场的竞争一直非常激烈。AMD的处理器在某些方面表现出了很强的竞争力，尤其是在多核性能和能效比上。
避免性能陷阱： 有一种说法是，某些测试场景下，拥有AVX512的英特尔处理器，在单核性能上可能因为要照顾到AVX512的调度和功耗，反而不如一些未开启AVX512的处理器，甚至会被对手在某些特定应用场景下超越。禁用AVX512，或许是为了让第12代酷睿在整体的性能表现上更加“均衡”，不至于在某个局部被竞争对手抓到把柄。
主板厂商的配合与用户的影响：
英特尔要求主板厂商禁用，这通常是通过BIOS（基本输入输出系统）来实现的。主板厂商会根据英特尔的要求，在新的BIOS版本中移除或者屏蔽AVX512指令集。
对于大多数普通用户来说，禁用AVX512可能感觉不到什么影响。因为绝大多数日常应用，比如浏览网页、办公、玩大多数游戏，对AVX512的需求并不高。
但是，对于那些依赖AVX512进行专业计算的用户，比如：
科学研究人员： 进行复杂的模拟计算、分子动力学等。
数据科学家： 处理海量数据、机器学习模型训练。
视频编辑和3D渲染从业者： 进行高性能的编解码和渲染任务。
他们可能会感受到性能上的损失，因为他们原本可以利用AVX512来加速这些工作。对于这些用户来说，这个举措无疑是令人失望的。他们可能需要考虑是否要等待英特尔推出支持AVX512的新一代处理器，或者转向其他品牌。
未来的走向：
这件事也预示着，未来CPU架构的设计会越来越复杂，对软硬件的协同优化要求也越来越高。英特尔在混合架构上的探索，虽然带来了性能和能效的提升，但也暴露出了一些在兼容性和优化上的挑战。
这次禁用AVX512，可以看作是英特尔在面对新技术、新架构时的“试错”和调整。未来，随着操作系统、编译器以及应用程序对混合架构和新指令集的优化不断完善，英特尔是否会重新开放AVX512，或者在未来的产品中提供更完善的支持，都还是未知数。
总而言之，英特尔敦促主板厂商禁用第12代酷睿的AVX512指令集，是一个复杂决策的体现，旨在平衡性能、功耗、稳定性以及市场策略。虽然对大多数用户影响不大，但对特定专业领域的用户而言，这无疑是一个需要关注和适应的变化。
网友意见
Intel应该是想把avx512干掉吧
在各种芯片都在追求能耗比的今天，AVX512这样的SIMD指令集扩展的确是提升能耗比最有效的手段之一。
传统的CPU指令，虽然我们其实只关注计算计算结果，但为了高频率高性能，单条指令进行的各种预处理环节太多，多级缓存、分支预测、抓取、解码、分发、乱序、发射，才到我们需要的执行，之后还有退出。而且大部分计算指令还要搭配数据加载、写入指令。打个比方，就是为了拧一颗螺丝，建了个工厂：运输车队、仓库、装卸设备、流水线、机械手啥的都配全了。
当然，这不是说浪费，如果要拧一亿颗螺丝，在这个工厂里面可以飞快完成。但相比找个工人拿把螺丝刀来拧，很显然消耗太大了。同样的，在CPU里面，执行一条指令，真正的执行过程消耗的功率可能只有整个流程的二十分之一左右，如果算上缓存、总线之类模块的功耗，还要再低一半。
所以让一条指令完成更多的工作，是有效提高能效比的方法。例如浮点运算如果用整数指令实现，可能需要几十条指令组合起来，而一条浮点运算指令实现，即使执行过程功耗没有降低，也省掉了几十条指令在其它环节的开销，就好比工厂里面把切割、开孔、攻丝、拧螺丝合并成一个步骤。另一个方法是单指令多数据，一条指令执行多组数据的相同计算，假设一条指令执行4组数据的运算，就能节省三条指令在其它环节的开销。好比工厂里面从每次拧一颗螺丝改成一次把要拧的几个螺丝都拧上。两种方式组合起来，例如可以一条指令计算八组浮点数据的AVX指令，可以让CPU的执行单元功耗开销占整体功耗的四分之三左右，即使加上缓存、总线开销也能接近二分之一，能耗比大幅提升。
如果说真实世界中本来就有很多三四维的数据，例如空间坐标、计算机常用的RGB颜色都是三维数据，再加一个变量就是四维数据（例如空间坐标加上时间、速度、力等，RGB加上一个透明），可以计算四维32位数据的128位SSE、计算四维64位的256位数据的AVX/AVX2这样的SIMD指令还算方便好用。那么可以计算八维64位数据的AVX512基本上只能用于计算抽象的数学模型，这往往只有处理海量数据的高性能计算应用能用上。用CPU这么复杂的指令处理流程去进行海量数据的密集计算，还是太浪费了，流水线短而且简单的GPU就高效的多，如果不考虑通用性使用专用的计算电路可以更加高效。
反过来，SIMD指令对于传统的运算又毫无帮助，反倒占用了大量的晶体管资源，导致CPU单个核心功耗高，芯片面积大，CPU厂家无法用可接受的成本实现更宽的架构进一步提升单线程性能，或者容纳下更多核心去提升多线程性能。所以，我们看到了Intel这些年的CPU，单核心IPC落后于苹果的A系列/M1，服务器端的核心数量比不上ARM甚至同为x86的AMD导致多线程性能也不行，论计算能力又比不上NV的GPU。虽然说10nm难产是一个重要原因，但如果继续原来的思路，就算工艺继续领先其它厂商一代，同面积产品晶体管数量增加一倍，只要功耗水平一致估计还是难以保持性能上的领先。
事实上，海量数据计算本身意味着可以分组计算，可以提前安排好指令和数据的流程，无需使用现代CPU因为大量应用难以甚至无法为多线程优化无法利用多核心提供的多线程性能，又为了追求单指令执行时间最短而采用的灵活却又极其复杂的体系。海量数据的计算完全可以根据具体需要，采用多种方式，在特定功耗限制下提升性能：
- 大规模的小核心：追求性能的同时保持通用性，可以用更窄更简单的流水线，从而用相同的晶体管数量实现更多数量的简单核心——这就是Alder Lake的混合架构，其实被砍掉的Xeon Phi也是这个思路；
- 指令流水线之外的专用计算模块：如果不追求通用性，可以用专用的模块实现，这就是服务器的Sapphire Rapids的AMX单元；
- CPU之外的通用计算芯片：如果是单纯的计算无需与其它现有的使用CPU实现的业务模块交互，可以用GPU执行，这就是Xe-HPC；
- CPU之外的可编程芯片(FPGA)或专用计算芯片(ASIC)：例如各种AI芯片，TPU/NPU/NE只是不同厂家的叫法不同，Intel向NV看齐把AI做在Xe-HPC里面就没有另外提供类似的产品，但2015年收购了FPGA厂商Altera并提供了多个系列的FPGA产品，AMD也正在计划收购另一家FPGA厂商Xilinx。
所以，就我个人的看法，Intel其实并没有必要在AVX512上一条路走到黑，毕竟对于常见的32/64位数据来说，512位意味着8维甚至16维数组才能充分发挥性能，大部分应用需要重新组织数据结构——那还不如直接改成用GPU计算了。而且现在看来，Intel似乎是撞了南墙打算回头了，起码是几条退路都铺好了。
Linus赢了（x
avx512普通用户场景意义不大，一般很少用到高维向量能填满512bit还要用cpu处理的，绝大部分此类面向普通用户的需求要么维数没那么多avx2足够了，要么就直接上gpu了，avx512卡在那里的确很尴尬。
之前linux之父Linus就发文批过Intel的avx512没啥用还额外耗能。
最终让Intel决定取消面向消费者的avx512支持还是因为这次的12代酷睿采用的大小核设计。之前我们也说过avx512带来了额外耗电，而12代酷睿的E核并不支持avx512。虽然P核支持（P核为什么要支持啊，很迷。我猜想是P核继承了前代设计难以轻易阉割，以及，低端Xeon系列可能仍然和酷睿共享设计，至少是大核的设计），但是要让调度器在不同的核支持的指令集不一样的情况下调度不出错很困难，所以直接放弃avx512是很合理的选择。
以后avx512应该会变成至强专属，至少也是hedt平台专属吧。
对于普通消费者来说，虽然是阉割，但是是好事。
这种专用计算走 GPU 的趋势根本挡不住了。以后这类高性能计算都得走 GPU。
CPU 一条道走到黑不现实，所以去掉了是好事。
要想跟 NV 的计算竞争，除了做显卡别无他法。以前搞这个可能是觉得直接在 CPU 端修修补补还有救，现在明白了，非得做显卡不可。既然已经下决心做显卡了，CPU再放这种功能就毫无意义了，毕竟，目前的 AVX 512 除了让 intel 的 CPU 烤鸡测试功耗增加以外还真没多少好处。
要想参与高性能计算，做显卡是必由之路，这是真的。
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