英特爾產品組合：英特爾如何為智能互聯的數字世界提供動力

英特爾在跨組織實現數字化轉型方面發揮著重要作用。 在本文中，來自英特爾公司的 Shreejith G Krishnan 與 Asheet Makhija（業務主管 - Techjockey Infotech）進行了對話，並將帶我們了解英特爾解決方案的廣泛組合。

Asheet-大家好，我的名字是Asheet Makhija ，我代表 SISL Techjockey ，我們在這裡討論英特爾的一些重要方面，英特爾的產品組合以及英特爾在技術方面的進步以及它多年來產生的處理能力.

我相信我們都熟悉英特爾及其多年來不斷發展的產品組合，但我認為了解英特爾作為一個組織的最新背景以及英特爾技術在進步方面的最新情況非常重要。

我們很高興向您介紹Sreejith Gopala Krishnan ，他是英特爾公司的國家系統集成商和全球系統集成商的合作職位架構師。 在解決問題時，他一直是我們的首選人，所以我可以自信地說，他是討論手頭話題的最佳人選。

首先，讓我們與您討論數據中心產品組合部分。 我首先想到的是數字化轉型。 所以我們都知道，數字化轉型和圍繞數字化的一切在過去幾年中確實加快了步伐，許多組織要么正在走上這條道路，要么已經在很大程度上成熟了。

在過去幾年和今天，英特爾在該組織的數字化轉型方面發揮了什麼作用？

Sreejith-當然，首先，感謝 Asheet，感謝 SISL 團隊安排這次討論。 正如您正確指出的那樣，數字化轉型終於進入了主流，英特爾一直致力於製定正確的戰略並支持整個基礎。

它一直在構建技術，為滿足我們試圖為客戶解決的共同目標所需的性能和敏捷性奠定了基礎。

在過去的幾十年中，英特爾採用了整體戰略，我想提醒大家注意，它正在努力打造領先的產品，以便在硬件和基礎設施領域不斷創新。

一旦我們擁有領先的產品，對我們來說建立一個適當的生態系統並優化解決方案就很重要。 此外，您需要與生態系統合作夥伴合作以啟用它並將其提供給最終客戶。

這就是英特爾試圖與廣泛的合作夥伴合作的原因，無論是優化和提高工作負載的性能，以便它在英特爾硬件上運行得最好。 這就是它提出這種優化一些開源庫的方法的地方。

英特爾一直是開源社區的重要貢獻者。 我們採用一些高級工作負載，例如 AI 或高級分析，以實現這一目標並進入數字化轉型。

它一直在優化其中一些 AI 框架，無論是張量流還是 pytorch，它們就像 AI 空間中最常用的框架。

英特爾正在與開源社區合作，在您運行或構建應用程序以訪問此 AI 平台時優化並充分利用英特爾硬件。 不僅如此，英特爾還在與生態系統合作。

英特爾也在戰略性地對人工智能領域進行一些收購和投資，其中一些是 Mobileye——他們在自動駕駛公司，他們開發基於視覺的高級駕駛輔助系統。 英特爾也有 Movidius，因為我們現在正在談論 X 雲的故事。

我們還提出了這些 movidius 設計，其中您有用於計算機視覺的低功耗處理器芯片和我們目前試圖解決的 iotic 類型的用例。

通過所有這些戰略投資，英特爾發揮了重要作用，並通過其領先產品推動了整個數字化轉型。 它還將生態系統整合在一起，以加速整個轉型。

Asheet- Perfect，您談到了英特爾在基礎設施方面所做的技術進步，然後您還談到了生態系統。

我的意思是我可以確認你是絕對正確的，因為我們得到了英特爾的大力支持，然後你談到了英特爾對開源和基於社區的開發所做的所有貢獻以及英特爾一直在進行的戰略收購。

我認為這是一個很好的 360 度視角或看待當今行業中正在發生的整個數字化轉型的方式。 這也意味著英特爾已經從一個以處理器為中心的組織逐漸、持續地在全球範圍內發展為以數據為中心的公司。

英特爾在數據中心技術轉型中的作用

因此，如果您能就英特爾一直在做的所有事情，向我們講述數據中心方面的實際情況，那就太好了。

Sreejith- Sure Asheet，感謝您提出這一點，因為我們一直在談論我們從以流程為中心的公司到以數據為中心的公司的轉變。

英特爾的使命始終是構建數據中心的未來。 我們構建產品以迎合從 H 計算擴展到 5G 的端到端解決方案，我們認為這是一種趨勢，當然還有云計算以及人工智能和高級分析的新興領域。

近五年來，英特爾一直是處理器方面或計算行業製造工藝的領導者。 英特爾所做的是投資一種構建基礎設施的新方法，以便我們加速整個以數據為中心的轉型。

在 IT 轉型方面，僅指出處理器這一方面並不總是正確的。 重要的是要強調並需要有一個端到端的堆棧優化平台和一個優化的堆棧來驅動現代數據中心。 當英特爾為數據中心構建這些基礎設施產品時，它正在嘗試為三個不同的細分市場構建產品。

1. 更快地移動數據
2. 存儲越來越多的數據
3. 盡可能快地處理這些數據。

在過去的幾年裡，我們看到正在生成的數據量呈爆炸式增長，這也相當於數據流量的爆炸式增長。 數據中心的網絡流量非常高，無論是東西方向還是南北方向。 因此，在這方面，隨著流量的增長，連接可能成為瓶頸。

為了充分利用和釋放高性能計算，英特爾在網絡產品組合中引入了許多產品，它還收購了一家名為“Barefoot”的公司——一家製造可編程切換器的領導者，並利用 DPDK——數據編程開發工具包來加速整個軟件定義的網絡和盡可能快地移動數據。

既然我們已經處理了網絡方面的問題，接下來就是盡可能多地存儲數據並將其存儲在非常快速的介質中，從而加速數據訪問並減少延遲。 英特爾正在創新許多新的內存技術——“Optane”，並通過英特爾在內存領域提供的無晶體管技術。

英特爾多年來一直在創新，它也是 NVME、USB 的創始成員之一。 同樣，我們也有這種稱為 Optane 的新技術，它是在內存和存儲空間中提出的，它解決了我們在數據中心的日常運營中看到的許多問題。

最後，我們需要處理大量數據，因為英特爾實際上正在構建從 CPU 到 XPO 的廣泛產品組合（指處理任何事情）。 您肯定會同意，在這一點上，我們正​​在構建堆棧或構建可以通過 CPU、GPO 或 FPGA 或其他基於自定義的資產進行處理的軟件。 重要的是要注意，當您開發產品以滿足這些不同級別的硬件時，這些不同類型的硬件會使您的開發人員的生活變得非常困難。

因此，英特爾提出了一種稱為單一 API 的新策略——您可以在其中無縫地跨不同的軟件或硬件平台移動應用程序，以充分利用這些架構中的精華。

通過這種方式，它正在從以處理器為中心的公司發展為以數據為中心的公司，因為它涉及到產品中最新和最大的障礙。 它與這一 API 策略一起為您的以數據為中心的工作負載構建最佳應用程序。

Asheet-完美。 所以，我們可以總結一下，第一也是最重要的是傳輸的數據量，第二是組裝所需的存儲，第三當然是處理。

這讓我想到了關於正在創建或正在復制的數據的下一個問題？

去年 2020 年，以某種形式創建或複制的數據超過 64 ZB，這也意味著基礎設施上的大部分負載是任何基礎設施中最重要/最昂貴的組件是 DRAM。

英特爾如何應對成本挑戰？

英特爾如何優化和解決整個產品組合中的成本挑戰？

Sreejith- DRAM 非常昂貴，也是最昂貴的組件之一。 當我們嘗試使用或處理生成的大量數據時，內存起著非常重要的作用，解決這個問題非常重要。 為此，英特爾提出了新技術——“英特爾傲騰”。 新的內存技術是您剛才提到的問題的答案，我們需要更高的內存容量，但 TCOS 不那麼高。

傲騰還提供第一手內存、傲騰持久內存和傲騰固態驅動器等產品。

我很自豪地說，英特爾一直在創新內存和存儲空間。 借助英特爾傲騰，它可以提高數據中心的整體利用率和優化。 當您真正看到 CPU 利用率非常低以及應用程序為滿足內存密集型工作負載的最佳性能所需的重寫率時，Optane 將發揮非常重要的作用。

Optane 正在推出兩個不同領域的產品。

類似 DRAM 的產品需要一個 optane 持久內存，並且您所看到的是，我們不會試圖從數據中心區域的圖片中否定完整的 DRAM 故事。 當我們嘗試將 Optane 與 DRAM 結合使用時，您正在嘗試增加整個數據中心的內存密度，以便您可以更好地利用 CPU。 到目前為止，我們看到的主要方面之一是您的處理器非常快，而且您並不總是能充分利用 CPU，因為它大部分時間都處於閒置狀態。

因此，了解我們需要在靠近處理器的地方擁有合適的內存容量才能更好地利用它，這對我們來說非常重要。 Optane 持久內存起著非常重要的作用，因此您可以在更靠近處理器的位置堆疊更多內存，並且不會影響您的 TCOS。 當談到提高你的表現時，這不是什麼，你不想承擔無限的成本。 因此，我們對此進行了檢查。

現在，Optane 與您在市場上看到的其他技術有何不同。

有一種稱為 3D X 點存儲視頻的東西，它不同於您在目前存儲或 SSD 市場中使用的基於晶體管的技術中看到的內存設計。

當談到 Optane 技術時，我們可以涉及到的用例是虛擬化； 因為您可以在其中談論密度和提高整個數據中心的利用率。

當涉及到數據中心時，我們通常會從服務器的角度來考慮成本，所以這並不是我們只需要考慮的成本，因為在採購服務器時，您需要注意許可成本、運營成本、數據中心冷卻等方面。

因此，考慮端到端數據中心的敘述非常重要。 這就是解決從橫向擴展架構到縱向擴展架構非常重要的問題，而在這方面，Optane 內存發揮著重要作用。

此外，對於 SAP HANA 等內存數據庫，您需要將整個數據從容量或 SSD 驅動器加載到您的內存中以進行處理，Optane 內存為您提供額外的內存量，具有更低的 TCOS 和更高的數據持久性。

DRAM 是易失性的，而持久性存儲器本質上是非易失性的。 因此，您將通過 Optane 內存獲得額外的優勢。

Asheet-知道了，謝謝 Sreejith。 您能否給我們一個路線圖，以了解英特爾對整個數據中心的願景。 您知道這將如何向前發展，因為它將不斷發展，而英特爾確實在談論行業中的定義性技術之一。

英特爾路線圖：未來之路

因此，您處於事情如何發展的最前沿，所以只是快速預覽願景以及您可以從路線圖的角度分享的任何內容？

Sreejith-正在發生的一件大事是它在不斷創新。 話雖如此，我們為以數據為中心的產品組合製定了非常強大的路線圖。

我想談談我們正在開發的一些領先產品：

1. 我們已經在市場上推出了第 3 代處理器，明年我們也將推出第 4 代處理器。
2. 在 Optane 領域，到目前為止，我們已經擁有 100-200 個系列，而且我們還在推出我們的下一個通道 Optane 內存。
3. 我們的 GPO 空間中也有產品，這將是一個非常重要的產品增強，我們將其帶入矢量工作負載領域。
4. 還附帶一個名為 IPO 歸屬的產品，當涉及到 5G 或其他一些加速器應用程序時，它將為您提供滿足您所有高級工作負載需求的加速器。

因此，我們擁有從邊緣到雲的端到端產品組合，可滿足多種工作負載需求，無論是在處理器領域、GPO 還是內存中。 通過這種方式，我們與來自英特爾的未來幾年的強大路線圖保持一致。

Asheet -非常感謝 Sreejith，這是一次關於數據中心產品組合的精彩對話。 我非常感謝您抽出寶貴的時間進行這次談話，這很有啟發性。

第二系列

現在，進入第三代至強——ICX 發布。 請告訴我們哪款是針對數據中心工作負載和服務領域推出的最新至強處理器，並儲備其主要功能。

Sreejith-當然，再次感謝 Asheet 讓我來到這裡。 因此，要了解 Xeon 是什麼——你們中的大多數人都知道 Xeon 的可擴展處理器專為數據中心工作負載而設計。

我們於 2017 年推出了第一款至強處理器，我們很自豪地說，我們已經向全球客戶交付了超過 5000 萬個至強可擴展處理器。 話雖如此，我們最近推出了我們最新的第三代至強處理器，名為 Ice Lake，主要針對主流 1 和 2 插槽服務領域推出

因此，Ice Lake 實際上正在接管我們之前的第二代處理器 Cascade Lake。 為了更加強調 Ice Lake 所提供的功能，它是第一款使用我們 10nm 處理技術的 Xeon 處理器。

我們帶來了許多進步，例如開發可擴展且平衡的架構，我們正試圖將其引入至強處理器系列。 除了專門針對 Xeon 的可擴展處理器 Ice Lake，我們還增加了處理器的數量。 在此版本中，我們已開始支持每個單處理器最多 40 個內核。 我們還對每個週期的指令進行了很多改進。

通過此版本，我們在每個週期內帶來了大約 20% 的指令改進，這直接轉化了我們目前試圖解決的各種範圍內的工作負載性能。

此外，我們試圖通過此版本引入的其他一些硬件改進正在增加內存通道。 因此，正如大家所了解的，隨著我們目前所見證的 IT 轉型，對內存的需求不斷增長。 因此，我們還改進了硬件以支持越來越多的內存通道。

在此版本中，我們從 6 改進到了 8，並且我們還通過此版本增加了對 PCIe gen 4 的支持，與市場上之前的 PCIe gen 3 版本相比，帶寬增加了 2 倍。

這些是我們引入的一些硬件改進。除此之外，與市場競爭相比，還有一些關鍵的差異化因素。 Ice Lake 為您帶來其他加速器——市場上唯一一款內置 AI 加速的處理器。 話雖如此，人工智能是我們試圖在每個細分市場中看到以解決客戶問題的關鍵工作負載之一。

GPU 可用於任何 AI 工作負載。 英特爾正在採用這種在所有 AI 工作負載中不使用 GPU 的策略。 因此，英特爾正在推出這款內置於處理器中的 AI 加速器，因此您無需支付更多費用來處理矢量工作負載。

該處理器可以通過深度學習提升和其他加速器處理您的通用工作負載以及高級工作負載，無論是人工智能。 這些內置於 Xeon 的處理器和 AVX-512 加速器中。

我們正在嘗試不斷地構建和改進它，這些是您為什麼應該選擇英特爾 Ice Lake 處理器的一些關鍵區別。 特別是當涉及到這些利基技術時，無論是在數據中心領域不斷增長的人工智能、分析或網絡工作負載。

Asheet -這些是內核數量、處理器、每個週期的指令和內存通道方面的改進。 此外，它如何用於通用工作負載和矢量工作負載，尤其是那裡的整個 AI 和高級分析工作負載。

如果我們要與上一代至強處理器進行比較，與上一代處理器相比，性能如何提高？

Sreejith-當然，這是一個公平的問題。 當我們試圖推出這些新產品時，總會有這樣一個問題：“我們還能得到什麼？” 和“為什麼要選擇最新的處理器？”。

如果您比較我們在處理器行業和處理領域的第一個和最後一個五年的旅程，我們在五年內看到了近 3.5 倍的 gen on gen 性能。 因此，如果您比較的是我們擁有的 Broadwell 處理器，然後是 Skylake、Cascade Lake 和 Ice Lake。 將我們的 5 年一代產品與我們最近推出的產品相比，性能提升了 3.5 倍。

不僅如此，如果我們採用 Cascade Lake，在其本身內，我們會看到性能提高了近 1.46 倍。 我們是如何實現這一目標的，是因為我們引入了每週期 20% 的指令改進。內存通道等體系結構的增強功能將我們從 6 個提升到 8 個。對最新的 Optane 持久內存產品的支持獲得 200 系列巴洛通行證。 除了對 PCIe gen 4 的支持之外，與我們的上一代產品相比，性能提高了 2 倍。

因此，您現在擁有更多 PCIe 通道來支持您想要插入這些 PCIe 通道的第 4 代基於 PCIe 的 SSD、網絡和以太網卡。 因此，通過這種方式，我們比前幾代人取得了重大改進。 此外，我們嘗試引入許多加速器（除了我們談到的 AI 加速器）來滿足您的安全需求。 此外，加密加速器在當今世界非常重要，因為在這場大流行中我們都在家工作。

我們都與 VPN 連接，這增加了處理您的安全相關應用程序的大量負載。 這就是英特爾 Ice Lake 引入此加速器以提高性能而不僅僅是安全性的地方。 與我們的上一代處理器相比，即使適用於廣泛的工作負載（包括通用驅動器），人工智能也已實現了近 70% 的改進

Asheet-所以很有趣的是，在過去的五年裡有 3.5 倍的改進，我認為這種趨勢對英特爾來說已經持續了很多年。 感謝您對每週期指令、內存通道提升和加速器的澄清，尤其是在 AI 和安全性方面。

因此，您提到了整個邊緣到雲的故事以及各個組織從邊緣到雲的整個運動。 那麼， Ice Lake 如何融入邊緣到雲的整個計劃？ 當談到組織從邊緣到雲的路線圖時，客戶如何確信這是要走的路？

Sreejith-你說得對，重要的是改進產品以使敘述更接近邊緣到雲，因為當涉及到每個細分市場的要求時，邊緣到雲的要求是非常獨特的。 對於基於邊緣的服務器，要求與企業數據中心的要求完全不同。

因此，當您為運行邊緣到雲故事的日常需求選擇處理器時，我們會考慮三個主要因素，即 3 Ps：

1. 價格
2. 力量
3. 表現

Ice Lake 為您的所有企業數據中心工作負載提供數據中心產品組合。 因此，它可以盡可能靈活地處理您的通用工作負載、人工智能工作負載、5G 或網絡相關工作負載。 因此，以這種方式，Ice Lake 在解決與數據中心有關的大多數問題，甚至在 5G 和 HPC 的某些方面也發揮著至關重要的作用。

英特爾通過英特爾的速度選擇技術獲得了這種靈活性，就像在單個處理器上構建了多個配置文件一樣。 因此，在滿足您的工作負載要求時，有些可能需要高優先級內核，有些可能需要低優先級內核，有些可能需要高頻率，有些可能需要低頻率。 因此，為每個細分市場採購服務器並不總是那麼容易。

英特爾提出了這種速度選擇技術，其中具有單個處理器的單個服務器可以通過將這些內核組合在一起以滿足不同的工作負載要求來區分不同的配置文件。 這是英特爾提供的靈活性，這是市場上競爭對手提供的任何其他處理器所不具備的。

英特爾正在為真正的混合雲和多雲場景打下基礎，同時在虛擬機和全球範圍內實現一致的性能和無縫遷移。 因此，通過硬件創新和連接軟件、硬件的方式將邊緣連接到雲的所有這些方面。 與所有合作夥伴一起，英特爾正在推動從邊緣到雲的靈活性能。

Asheet -非常感謝，我認為這是圍繞最新的至強處理器 Ice Lake 進行的一次很棒的對話，我非常感謝您抽出寶貴的時間來做這件事。

第三系列

現在，我們將討論英特爾的“英特爾圍繞安全性和一些性能優勢的戰略”。 讓我們討論一下英特爾戰略和英特爾架構的安全方面。

所以 Sreejith，您為什麼不帶我們了解一下英特爾的數據中心安全解決方案以及英特爾圍繞安全的整體戰略，因為最近它變得更加重要！

Sreejith-當然 Asheet，在這種情況下我們不能強調安全的重要性是對的。 英特爾專注於在其各個階段保護數據。 數據保護分為三個不同的階段

1. 動態數據
2. 靜態數據
3. 使用中的數據

英特爾表示，安全性很好，就像它下面的層一樣。 世界上大多數應用程序的安全性無關緊要，但如果平台受到損害，或者底層存儲空間或操作系統受到損害，它就很容易上當受騙。 您可以考慮一下您的應用程序會發生什麼。 因此，這就是英特爾帶來這種保護動態、使用和靜止數據的策略的地方。

在安全方面提出這項創新技術是從最低層即矽開始安全。 這是保護底層平台的最細粒度級別之一，因此我們試圖通過建立信任鏈來保護平台，為您提供額外的彈性。

當涉及到滿足日常應用程序的需求時，我們正在進入平台的一些解決方案或重要的安全功能是：

• 英特爾 SGX –這是從我們之前的 E 系列工藝開始支持英特爾 SGX 的一項關鍵功能。 我們進行了顯著改進，為您提供安全飛地，以最細粒度的方式保護應用程序。 因此，它保護在內存中執行的應用程序，保護應用程序運行所在的內存。 因此，它為您提供了針對最複雜的攻擊（如買方的攻擊或固件攻擊）的細粒度保護。
• 總內存加密 -此功能提供整個系統內存的批量加密，以防止市場上發生的所有物理攻擊。 它確保從英特爾 CPU 訪問的所有內存都完全加密，包括您的客戶憑證、加密密鑰和外部內存中的其他 IPR 個人信息，因此所有這些都通過 TME 功能得到保護。
• 英特爾同態加密——它是一個工具包，旨在提供經過良好調整的軟件和硬件解決方案，以提高基於 HE（同態加密）解決方案在最新平台上的性能。
• 平台固件彈性——它會阻止 CPU 和 BMC 接收電源，直到簽名得到完全驗證。 因此，它通過監控和過濾系統基礎上發生的所有惡意活動來構建基礎，從而通過固件彈性構建可信平台。

因此，英特爾試圖引入硬件級別的安全級別，而不是為了改進計算，因為安全是計算機密集型工作負載。 當您嘗試將這些新功能帶入處理器時，您會從處理器中取出大量內容。

如果您將通用工作負載與這些高度安全的應用程序一起運行，您可能會面臨諸如嘈雜的鄰居之類的問題，其中您正在取出所有內核。 將其提供給您的安全應用程序和通用工作負載將會受到打擊。

為了避免英特爾推出我們的第三代至強可擴展處理器提供的“加密加速”。 其中這些加密加速器以及軟件創新為最廣泛使用的加密算法提供了極大的性能改進。 它還為您提供快速和強大的加密和解密以及我們現在在處理器中已經擁有的 AVX-512。

所以，這就是我們想要通過我們的 Ice Lake 處理器和其他緊急情況來橋接的整個網絡或加密故事。

Asheet-太棒了，我真的很喜歡這整件事，因為這一切讓我大開眼界。 必須存在應用程序級安全性、數據級安全性和物理安全性這一事實讓我們感到充實和充實。 我們可能沒有想到芯片級別需要什麼，您出色地闡明了安全性與平台一樣好，就像它下面的層一樣。

我認為在最細粒度級別和圍繞總內存的圖形保護的整個方面，然後是批量加密，平台固件彈性。 我認為這些都是非常有趣的事情，因此英特爾正在圍繞這方面做一些很棒的事情。

我在瀏覽時遇到了機密計算以及英特爾看待它的方式。 更多的是系統的各個特權部分之間的數據隔離，這使我想到了下一個問題：

英特爾在機密計算方面做了什麼？

Sreejith-當然。 因此，正如您所說，機密計算正在像任何事情一樣獲得動力。 除此之外，英特爾還是機密計算聯盟的創始成員，並表示我們確實將 SGX 作為技術進行了修改。

英特爾 SGX 是一項有助於改進機密計算的關鍵技術，該技術也已被許多雲玩家部署。 所以，如果我必須在這裡舉個例子——Azure Microsoft； 它利用 intellisys 技術提供機密計算即服務。

因此，英特爾 SGX 是許多雲提供商目前提供的機密計算的關鍵組成部分，並且可以在英特爾平台上使用。 它提供的是基於硬件的內存加密，可以隔離您的特定應用程序代碼和內存中可用的數據。 它允許用戶級代碼，並且可以分配我們稱之為“飛地”的私有內存區域。

例如，如果您正在運行帶有大約五個應用程序的虛擬機管理程序，並且在這五個應用程序中您有兩個對您來說非常關鍵。 想像一下內置平台，您的應用程序非常安全，但其他應用程序則不然。 如果那些不安全的應用程序受到攻擊，他們也可以輕鬆地偷襲其他高度關鍵的應用程序。

因此，解決這些方面至關重要，這就是 SGX 為您提供與在同一內存中運行的其他應用程序完全隔離的私有飛地或私有內存區域的地方。 因此，通過這種方式，我們正在幫助高度關鍵的應用程序抵禦軟件攻擊，無論是在操作系統級別、驅動程序級別還是在 BIOS 級別。

It will help you prevent attacks against the memory bus snooping attacks and other sophisticated attacks like the cold boot attacks against the memory contention RAM. So, at these levels, SGX provides you with protection by offering you the smallest attack surface.

So, some of the malware that kind of subverts any other software component, can be completely avoided by using the SGX technology. It offers a processor reserved memory kind of thing by protecting the platform from all the other applications which kind of comprise your underlying platform.

So that's how Intel is playing a very key role in confidential computing, and we are slowly improving this and with time. I am sure this will get translated into a very good story for you to take it to your end customers.

Asheet – Ok thanks Sreejith. And again, this was a good explanation that you gave around security and strategy.

So, are you sure this is something which not only Intel is focusing upon and all the SI's are also focusing on this, whether its National or Global Si-set you work with.

It's obvious because customers are focused on it so we all better be focused on it, and this is something which is the need of the hour.

As SISL and Techjockey we are taking a lot of initiatives around security, and we have got a pretty strong team around this. But I want to understand what is really happening in all the SI space you work with for both the applications which are being developed to the solutions which are being deployed, proposed and the discussions that you had. So just take us through that it will be enlightening for us.

Sreejith- Surely, it is good that you brought this up because like we stressed, security is one the most important aspects. When we are trying to build the solutions, it is important to notice that we leverage these features which are available at the platform.

For that, we need to have the right SI partners, the right ISV ecosystem partners, and the s as well. So, we can only take this to the end customers as a package, so it is important that we bring this entire narrative together to address the challenges that customers are facing at this point.

Intel has been working a lot within this space and is leveraging packing the SGX technology to kind of provide you that confidential computing. Also, to provide improved security for your finance-based industries and likewise the leg partners like Azure Microsoft who are offering confidential computing as a service and Alibaba Cloud as well, they are also leveraging the SGX.

So, there are some of the key partners that we are working together with, and I am sure more and more partners will sign up for this. We look forward to partnering with SISL as well in future to maybe come up with something, maybe confidential computing as a service or maybe some improved secure virtual machine as a service.

So, these aspects are something that we can work together on going forward and we look forward to such a conversation as well to some of the enterprise customers and leading customers as well.

Asheet- Great, thank you and I think we'll be glad to have such a conversation with you. It's good to know that there is a lot of momentum which is there around Intel's security solutions with these ISP's.

So just to round up all the discussions around Datacenter solutions in the first one, then the 3rd gen Xeon ICX launch in the second one, and now around security. So, if we just package all of these together and look at how the performance has improved for Edge to cloud for all the customers with all these Intel offerings. Could you just summarize all this and give us a snapshot of everything that we have discussed.

Sreejith- Definitely so, going back to one of the top questions that you had on transformation from a process-centric company to a data-centric company we can actually touch on that. When it comes to any workload's performance right, it is important to understand that the workload's performance just not necessarily defined by the speed of the processor or the frequency of the processor which is operating so it is not just limited to that we need to have a high-speed processor.

It has to work in conjunction with the right amount of memory as well as the right amount of storage and network as well in place so as to have a high-performance workload.

So, with that aspect it is important to note that they need to build an optimized server or an optimized platform that can help the workload in a holistic way with respect to storing data, processing data, moving data. So, all these aspects have to be stitched together in order to provide the actual performance story to your data center workloads which kind of translates that into building the best applications for your modern data centers.

So, this is how I want to summarize the entire performance story that Intel is trying to build, and we look forward to our collaboration as well in the journey together.

Asheet- Thank you very much Sreejith for yet another great discussion. It's really heartening to know that Intel for so many years has been at the forefront of technological advancements and still is and it's going to continue for a long long time to come as long as we can foresee.