電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文 / 黃晶晶）近日，市場研究機構PassMark對服務器CPU市場占有率的調查數(shù)據(jù)顯示，截至2025年一季度，AMD在服務器CPU市場的市占率首次達到50%，與競爭對手英特爾持平。據(jù)AMD數(shù)據(jù)，自EPYC CPU推出后，其在服務器領域的市場份額從2018年的2%提升到2024年上半年的34%。此后，雙方競爭將更加激烈。

回顧AMD EPYC各代處理器的發(fā)展，它們都致力于為客戶提供高性能、低能耗的CPU。2017年，AMD推出基于Zen架構的EPYC霄龍服務器處理器Naples，打破了英特爾在服務器市場的優(yōu)勢，開啟高性能計算領域的競爭。2019年，基于Zen 2架構的第二代霄龍Rome問世，首次將7nm先進制程引入數(shù)據(jù)中心。2021年，AMD發(fā)布采用Zen 3架構的第三代EPYC霄龍服務器處理器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時代數(shù)據(jù)中心對高性能CPU適配GPU以及承擔AI推理任務等需求，憑借核心密度、能效、性價比等優(yōu)勢迅速崛起。

CPU適配助GPU發(fā)揮潛力

GPU加速器是現(xiàn)代AI的主力，在訓練大型復雜模型和支持高效大規(guī)模實時推理方面表現(xiàn)出色。它能利用并行處理能力加速大、中型模型訓練，為大規(guī)模實時推理提供速度和可擴展性。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)準備和后處理任務；大容量高速緩存，便于快速訪問海量數(shù)據(jù)集；高內存帶寬和高性能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)，實現(xiàn)性能優(yōu)化和流暢運行。

AMD EPYC（霄龍）9005系列處理器專為加速數(shù)據(jù)中心、云計算和AI工作負載設計，能幫助企業(yè)提升計算性能。該處理器基于Zen5/Zen5c架構，采用臺積電4nm/3nm工藝制造，IPC提升17%，最高規(guī)格為192核/384線程，運行頻率最高達5GHz。全新“Zen 5c”核心架構提供更高吞吐量和能源效率，與競品相比，插槽吞吐量預計提升1.3倍，每瓦效能預計提高1.3倍。每個插槽DDR5存儲器容量高達6TB，擴展了I/O連接性，通過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，在機架數(shù)量減少86%的情況下，仍能實現(xiàn)與原有硬件相當?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，為運行新的或擴展的AI工作負載騰出空間。

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

作為CPU AI平臺，基于AMD EPYC（霄龍）處理器的服務器可高效運行推理工作負載，滿足不同模型和應用場景需求。AMD EPYC（霄龍）CPU靈活性出色，能滿足從實時推理到批量推理或離線推理等需求。

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

AMD EPYC（霄龍）9005系列部分型號經(jīng)專門優(yōu)化，在搭載GPU的系統(tǒng)中作主機CPU時，可提高特定AI工作負載性能，提升每臺GPU服務器的投資回報率。例如，運行Llama3.1 - 70B時，相同情況下使用高頻AMD EPYC（霄龍）9575F處理器且搭載8個GPU的服務器系統(tǒng)性能可提升20%。

五大CPU推理負載

AI推理是將訓練好的AI模型應用于新數(shù)據(jù)并做出預測。AMD有一系列專為AI推理打造的解決方案，能適應不同模型大小和應用需求。對于中小型AI模型和工作負載，AMD EPYC（霄龍）處理器是合適選擇；對于批處理或離線處理應用，它是滿足推理需求的高性價比方案。

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

傳統(tǒng)機器學習算法無法從并行計算GPU中受益，使用決策樹、隨機森林和線性統(tǒng)計模型的機器學習任務能從多核心CPU中受益，而通常不充分利用GPU優(yōu)勢。如果情感分析、文本和圖像分類、欺詐檢測或時間序列預測等工作負載占比較大，配置高核心數(shù)CPU是明智之選。

模式識別和深度學習視覺模型在CPU上表現(xiàn)良好。面部識別、物體檢測、圖像分類、熱圖分析，乃至缺陷和異常檢測，雖可在GPU上高速運行，但在企業(yè)級和邊緣用例規(guī)模化場景下，CPU也能高效處理。

在內存密集型圖分析方面，對于大型數(shù)據(jù)集的圖分析，CPU通常優(yōu)于GPU。復雜網(wǎng)絡如社交網(wǎng)絡、IT系統(tǒng)、物流和供應鏈等適合用圖算法分析，會生成龐大數(shù)據(jù)集。CPU可直接低延遲訪問系統(tǒng)RAM，能在內存中處理大型數(shù)據(jù)集，無需與存儲設備讀寫循環(huán)。選擇高內存速度和容量的CPU可獲最佳性能。

在小型到中型推薦系統(tǒng)上，CPU適合實時推薦引擎。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。實時推薦系統(tǒng)應選擇大緩存、支持高速RAM且能充分利用系統(tǒng)內存的CPU。

此外，CPU為特定任務微調模型可顯著減少其占用空間。參數(shù)高效微調(PEFT)和低秩適應(LORA)等技術可將大型通用模型轉化為更小、更高效的模型，提供準確結果。在特定知識庫上微調的模型，能支持在CPU上高效運行的專家代理、聊天服務和決策應用。

更省能耗和空間的方案

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

將1000臺基于Intel Xeon Platinum 8280 CPU的服務器替換為127臺基于EPYC 9965 CPU的服務器，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340萬美元能源賬單。

AMD將硬件創(chuàng)新聚焦于AI領域，提供如AMDInstinct這樣的優(yōu)化解決方案。加速器與EPYCCPU結合，可最大化AI領域投資效益。例如，1000個節(jié)點組成的AI集群，使用8xAMD Instinct MI300X加速器與EPYC 9575FCPU，運行Llama 3.1 - 70B（128/2048 I/O tokens,FP8）時，相比使用Intel Xeon Platinum 8592+ CPU的同規(guī)模集群，每秒可處理最多70萬個tokens。

通過測試AMDEPYC9575F vs. IntelXeon8592+在AMDInstinctMI300x和基于NVIDIA H100 GPU的系統(tǒng)，可見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)平均推理時間快9%。在Llama3.1和Mixtral等AI模型上，8個Nvidia H100 GPU系統(tǒng)平均推理時間快8%。

小結

AMD 2025年一季度營收74.38億美元，同比增長36%，凈利潤15.66億美元，同比增幅55%。其中數(shù)據(jù)中心業(yè)務表現(xiàn)突出，一季度營收37億美元，同比增長57%，超出預期的36億美元。AMD預計二季度營收在71億至77億美元之間，中值74億美元，略高于分析師預期的72.4億美元。

得益于人工智能產(chǎn)業(yè)的爆發(fā)式增長和AMD產(chǎn)品競爭力的提升，后續(xù)有望在數(shù)據(jù)中心處理器市場持續(xù)擴大份額。

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