電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文 / 黃晶晶）近日，市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)PassMark對(duì)服務(wù)器CPU市場(chǎng)占有率的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，截至2025年一季度，AMD在服務(wù)器CPU市場(chǎng)的市占率首次達(dá)到50%，與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手英特爾持平。據(jù)AMD數(shù)據(jù)，自EPYC CPU推出后，其在服務(wù)器領(lǐng)域的市場(chǎng)份額從2018年的2%提升到2024年上半年的34%。此后，雙方競(jìng)爭(zhēng)將更加激烈。

回顧AMD EPYC各代處理器的發(fā)展，它們都致力于為客戶(hù)提供高性能、低能耗的CPU。2017年，AMD推出基于Zen架構(gòu)的EPYC霄龍服務(wù)器處理器Naples，打破了英特爾在服務(wù)器市場(chǎng)的優(yōu)勢(shì)，開(kāi)啟高性能計(jì)算領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)。2019年，基于Zen 2架構(gòu)的第二代霄龍Rome問(wèn)世，首次將7nm先進(jìn)制程引入數(shù)據(jù)中心。2021年，AMD發(fā)布采用Zen 3架構(gòu)的第三代EPYC霄龍服務(wù)器處理器Milan。后續(xù)還有第四代產(chǎn)品Genoa、Bergamo等，去年推出的第5代EPYC CPU Turin將核心數(shù)提升至192核。

AMD抓住AI時(shí)代數(shù)據(jù)中心對(duì)高性能CPU適配GPU以及承擔(dān)AI推理任務(wù)等需求，憑借核心密度、能效、性?xún)r(jià)比等優(yōu)勢(shì)迅速崛起。

CPU適配助GPU發(fā)揮潛力

GPU加速器是現(xiàn)代AI的主力，在訓(xùn)練大型復(fù)雜模型和支持高效大規(guī)模實(shí)時(shí)推理方面表現(xiàn)出色。它能利用并行處理能力加速大、中型模型訓(xùn)練，為大規(guī)模實(shí)時(shí)推理提供速度和可擴(kuò)展性。但要充分發(fā)揮GPU潛力，搭配合適的CPU可顯著提高AI效率。

這樣的CPU需具備高頻率，能快速處理大量數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和后處理任務(wù)；大容量高速緩存，便于快速訪問(wèn)海量數(shù)據(jù)集；高內(nèi)存帶寬和高性能I/O，支持CPU與GPU快速交換數(shù)據(jù)；高能效核心，節(jié)約功耗供GPU使用，降低整體能耗；兼容GPU和軟件生態(tài)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)性能優(yōu)化和流暢運(yùn)行。

AMD EPYC（霄龍）9005系列處理器專(zhuān)為加速數(shù)據(jù)中心、云計(jì)算和AI工作負(fù)載設(shè)計(jì)，能幫助企業(yè)提升計(jì)算性能。該處理器基于Zen5/Zen5c架構(gòu)，采用臺(tái)積電4nm/3nm工藝制造，IPC提升17%，最高規(guī)格為192核/384線程，運(yùn)行頻率最高達(dá)5GHz。全新“Zen 5c”核心架構(gòu)提供更高吞吐量和能源效率，與競(jìng)品相比，插槽吞吐量預(yù)計(jì)提升1.3倍，每瓦效能預(yù)計(jì)提高1.3倍。每個(gè)插槽DDR5存儲(chǔ)器容量高達(dá)6TB，擴(kuò)展了I/O連接性，通過(guò)CXL2.0支持160條PCIeGen5通道，還支持更多安全功能。

據(jù)介紹，使用AMD EPYC（霄龍）9005處理器，在機(jī)架數(shù)量減少86%的情況下，仍能實(shí)現(xiàn)與原有硬件相當(dāng)?shù)恼麛?shù)性能，大幅減少物理占用空間、功耗和軟件許可證數(shù)量，為運(yùn)行新的或擴(kuò)展的AI工作負(fù)載騰出空間。

基于AMD EPYC（霄龍）9005 CPU的純CPU型服務(wù)器能高效處理大量AI工作負(fù)載，如參數(shù)在130億及以下的語(yǔ)言模型、圖像和欺詐分析或推薦系統(tǒng)。與上一代產(chǎn)品相比，運(yùn)行兩個(gè)第五代AMD EPYC（霄龍）9965 CPU的服務(wù)器推理吞吐量可提升2倍。

作為CPU AI平臺(tái)，基于AMD EPYC（霄龍）處理器的服務(wù)器可高效運(yùn)行推理工作負(fù)載，滿足不同模型和應(yīng)用場(chǎng)景需求。AMD EPYC（霄龍）CPU靈活性出色，能滿足從實(shí)時(shí)推理到批量推理或離線推理等需求。

以FP32精度運(yùn)行常用的梯度提升模型XGBoost（Higgs數(shù)據(jù)集）時(shí)，基于192核AMD EPYC（霄龍）9965處理器的雙路服務(wù)器推理吞吐量（平均每小時(shí)運(yùn)行次數(shù)）是原有解決方案的3倍多。

AMD EPYC（霄龍）9005系列部分型號(hào)經(jīng)專(zhuān)門(mén)優(yōu)化，在搭載GPU的系統(tǒng)中作主機(jī)CPU時(shí)，可提高特定AI工作負(fù)載性能，提升每臺(tái)GPU服務(wù)器的投資回報(bào)率。例如，運(yùn)行Llama3.1 - 70B時(shí)，相同情況下使用高頻AMD EPYC（霄龍）9575F處理器且搭載8個(gè)GPU的服務(wù)器系統(tǒng)性能可提升20%。

五大CPU推理負(fù)載

AI推理是將訓(xùn)練好的AI模型應(yīng)用于新數(shù)據(jù)并做出預(yù)測(cè)。AMD有一系列專(zhuān)為AI推理打造的解決方案，能適應(yīng)不同模型大小和應(yīng)用需求。對(duì)于中小型AI模型和工作負(fù)載，AMD EPYC（霄龍）處理器是合適選擇；對(duì)于批處理或離線處理應(yīng)用，它是滿足推理需求的高性?xún)r(jià)比方案。

現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心需支持多種AI工作負(fù)載，通過(guò)合理配置，可在成本較低的CPU上支持許多AI服務(wù)，將GPU用于更繁重的工作負(fù)載。

傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法無(wú)法從并行計(jì)算GPU中受益，使用決策樹(shù)、隨機(jī)森林和線性統(tǒng)計(jì)模型的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)能從多核心CPU中受益，而通常不充分利用GPU優(yōu)勢(shì)。如果情感分析、文本和圖像分類(lèi)、欺詐檢測(cè)或時(shí)間序列預(yù)測(cè)等工作負(fù)載占比較大，配置高核心數(shù)CPU是明智之選。

模式識(shí)別和深度學(xué)習(xí)視覺(jué)模型在CPU上表現(xiàn)良好。面部識(shí)別、物體檢測(cè)、圖像分類(lèi)、熱圖分析，乃至缺陷和異常檢測(cè)，雖可在GPU上高速運(yùn)行，但在企業(yè)級(jí)和邊緣用例規(guī)模化場(chǎng)景下，CPU也能高效處理。

在內(nèi)存密集型圖分析方面，對(duì)于大型數(shù)據(jù)集的圖分析，CPU通常優(yōu)于GPU。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)如社交網(wǎng)絡(luò)、IT系統(tǒng)、物流和供應(yīng)鏈等適合用圖算法分析，會(huì)生成龐大數(shù)據(jù)集。CPU可直接低延遲訪問(wèn)系統(tǒng)RAM，能在內(nèi)存中處理大型數(shù)據(jù)集，無(wú)需與存儲(chǔ)設(shè)備讀寫(xiě)循環(huán)。選擇高內(nèi)存速度和容量的CPU可獲最佳性能。

在小型到中型推薦系統(tǒng)上，CPU適合實(shí)時(shí)推薦引擎。頻率高、核心數(shù)量多的CPU為推薦系統(tǒng)提供并行化和處理速度。實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)應(yīng)選擇大緩存、支持高速RAM且能充分利用系統(tǒng)內(nèi)存的CPU。

此外，CPU為特定任務(wù)微調(diào)模型可顯著減少其占用空間。參數(shù)高效微調(diào)(PEFT)和低秩適應(yīng)(LORA)等技術(shù)可將大型通用模型轉(zhuǎn)化為更小、更高效的模型，提供準(zhǔn)確結(jié)果。在特定知識(shí)庫(kù)上微調(diào)的模型，能支持在CPU上高效運(yùn)行的專(zhuān)家代理、聊天服務(wù)和決策應(yīng)用。

更省能耗和空間的方案

單顆基于AMD EPYC 9005 CPU的服務(wù)器能完成超7臺(tái)2019年款英特爾Xeon ? Platinum服務(wù)器的工作量，有助于降低能源消耗，縮小數(shù)據(jù)中心占地面積，為新服務(wù)器基礎(chǔ)設(shè)施騰出空間，滿足增長(zhǎng)的AI工作負(fù)載需求。

將1000臺(tái)基于Intel Xeon Platinum 8280 CPU的服務(wù)器替換為127臺(tái)基于EPYC 9965 CPU的服務(wù)器，提供391000單位的整數(shù)性能，可使電力消耗減少69%，五年節(jié)省340萬(wàn)美元能源賬單。

AMD將硬件創(chuàng)新聚焦于AI領(lǐng)域，提供如AMDInstinct這樣的優(yōu)化解決方案。加速器與EPYCCPU結(jié)合，可最大化AI領(lǐng)域投資效益。例如，1000個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的AI集群，使用8xAMD Instinct MI300X加速器與EPYC 9575FCPU，運(yùn)行Llama 3.1 - 70B（128/2048 I/O tokens,FP8）時(shí)，相比使用Intel Xeon Platinum 8592+ CPU的同規(guī)模集群，每秒可處理最多70萬(wàn)個(gè)tokens。

通過(guò)測(cè)試AMDEPYC9575F vs. IntelXeon8592+在AMDInstinctMI300x和基于NVIDIA H100 GPU的系統(tǒng)，可見(jiàn)AMD EPYCCPU降低推理延遲，提高GPU利用效率。

在Llama 3.1和Mixtral等AI模型上，基于AMD Instinct ? MI300 GPU的系統(tǒng)平均推理時(shí)間快9%。在Llama3.1和Mixtral等AI模型上，8個(gè)Nvidia H100 GPU系統(tǒng)平均推理時(shí)間快8%。

小結(jié)

AMD 2025年一季度營(yíng)收74.38億美元，同比增長(zhǎng)36%，凈利潤(rùn)15.66億美元，同比增幅55%。其中數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)表現(xiàn)突出，一季度營(yíng)收37億美元，同比增長(zhǎng)57%，超出預(yù)期的36億美元。AMD預(yù)計(jì)二季度營(yíng)收在71億至77億美元之間，中值74億美元，略高于分析師預(yù)期的72.4億美元。

得益于人工智能產(chǎn)業(yè)的爆發(fā)式增長(zhǎng)和AMD產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力的提升，后續(xù)有望在數(shù)據(jù)中心處理器市場(chǎng)持續(xù)擴(kuò)大份額。

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