今天腾讯云正式上线第八代云服务器标准型实例 S8和内存型实例M8。基于自研服务器的高密设计与硬件升级，搭载第五代英特尔®至强®可扩展处理器的腾讯云实例S8/M8，计算性能大幅提升，对比腾讯云云服务器上代实例，整机性能提升115%，单核性能提升28%[1]，内存带宽提升75%。 内置英特尔® 高级矩阵扩展（英特尔® AMX）AI加速器，推理场景性能最高提升8倍，深度学习场景性能最高提升2倍，可为主流AI带来强力支持。
全新升级，高达115%的性能提升 腾讯云S8 /M8是腾讯云的第八代云服务器实例，搭载全新升级的星星海自研服务器，可提供平衡、稳定的计算、内存和网络资源。S8/M8实例搭载第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器，基于全新 DDR5内存，实现内存带宽大幅升级，可覆盖全行业客户使用场景，尤其在中小型数据库系统、缓存、搜索集群，计算集群、内存敏感型数据处理场景下表现优异。新一代腾讯云实例提供了高达 120Gbps 的内存带宽[2]及整机1600万的连接数，可大大提升读写效率助力业务提升运行速率，轻松应对高收发场景。 网络方面，腾讯云S8/M8实例采用2*100G高带宽网络架构，搭载腾讯云自研 DPU 银杉虚拟化平台，可提供4500pps 内网收发能力，及 10us 以下的超低延时[2]，内置英特尔® 数据保护与压缩加速技术（英特尔® QAT）加速器技术，可为高流量、高转发的网络型应用场景提供超强网络性能，满足多种高网络传输场景的数据传输需求，在如视频弹幕、直播、游戏等高网络包收发应用场景中拥有超强支撑能力。 作为腾讯云通用计算的爆款云产品，腾讯云星星海自研服务器在过去三年里，应用规模增长数千万核，并在众多行业拥有优秀表现。除了稳定服务腾讯海量内部业务外，还为各行各业提供稳定高效的算力，支撑了90%场景下的算力需求。
腾讯云标准型 S8 实例规格
腾讯云内存型 M8 实例规格
零虚拟化损耗，更稳定可靠的弹性扩展 除了超强的性能提升，依托腾讯云优秀的自研能力，腾讯云S8/M8实例还在虚拟化和可用性等方面拥有优秀表现。腾讯云S8/M8实例基于业内领先的腾讯云自研DPU银杉虚拟化平台，将虚拟化损耗降为零，并采用腾讯云自研分布式云操作系统遨驰，提供高度标准化的无限算力弹性扩展和高效服务能力，带来极大的系统性能提升和超高稳定性、可靠性，让S8/M8实例在企业应用中具有高可用性，成为业务高可用性的坚实基础。
端到端防护，为AI安全加码 随着深度学习、AI推理等需求的不断增长，AI应用的数据安全和隐私保护是企业最关注的问题之一，腾讯云S8/M8实例也对此进行了多轮优化提升。结合腾讯云以往自有业务的大规模数据运营经验，腾讯云S8/M8实例支持密钥管理、防篡改、信任链、数据加密等全方位、端到端安全防护，为企业构建可信应用提供强有力的隐私增强算力支撑，更支持将敏感数据用于AI 模型的训练和分析，确保客户的业务安全、数据安全、基础设施安全。
真实应用，肉眼可见的增益作为首批引入腾讯云S8实例的用户，乐元素成为腾讯云通用实例优秀的性能和加速AI落地的实证者。为解决用户群体不断增长，游戏内容持续更新， AI 模型推理面临性能、成本和灵活性等方面的多重挑战，乐元素携手腾讯云及英特尔，基于腾讯云S8实例，利用第五代英特尔®至强®可扩展处理器集成的强大AI能力及英特尔丰富的AI软件技术工具组合进行了性能优化，实现了显著的性能提升。其中，用于自动游戏打关任务，以确保关卡配置无误，难度符合预期，并快速验证关卡的乐元素自研打关模型，在腾讯云S8实例上，同等精度未经量化条件下，实现了1.37倍的代际性能提升，利用 AMX BF16 量化，促使推理性能提升 3.44 倍[3]。同时，《开心消消乐》新春扫龙字活动中的视觉处理和文本数据深度学习模型ResNet-50，在腾讯云S8实例上，同等精度未经量化条件下，实现了模型推理性能1.19倍的代际提升，利用 AMX BF16 量化，促使推理性能提升 5.19 倍[3]。
自研打关模型推理性能测试数据
《开心消消乐》新春扫龙字活动模型测试数据腾讯云加英特尔强强联合，凭借硬件升级及软件优化的技术加持，为乐元素带来了丰富的商业价值：
- 满足关卡设计的 AI 算力需求，提升游戏开发与运营效率：通过S8搭载的高性能第五代英特尔®至强®可扩展处理器，乐元素获得了充沛的 AI 算力支撑，能够游刃有余地应对自动打关等模型的推理性能需求，提升游戏开发与运营效率。
- 降低成本，实现效益化游戏运营：通过将游戏部署在基于第五代英特尔®至强®可扩展处理器的腾讯云S8实例上，乐元素无需采用昂贵的专用 AI 服务器，而且能够按需进行扩展，有助于乐元素在 AI 战略中获得更高的投资回报率。
- 灵活应对其它 AI 扩展应用：除了关卡设计之外，乐元素还积极在游戏开发与运营的其它环节中引入 AI 技术，基于第五代英特尔®至强®可扩展处理器的腾讯云S8实例可满足这些 AI 模型推理的算力需求。
