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　　苏姿丰博士谈道，数据中心AI加速器TAM市场将每年增长60%以上，到2028年达到5000亿美元，预计推理将在未来几年内每年增长80%以上，成为AI计算的最大驱动力。

　　大会期间，AMD还展示了端到端、开放标准的机架级AI基础设施，对外提供构建机架所需的主要组件。今年下半年推出的AI基础设施将搭配AMD MI350系列GPU、第五代EPYC处理器、Pensando “Pollara”网卡。下一代AI机架“Helios”将采用下一代MI400系列GPU、EPYC “Venice” CPU和Pensando “Vulcano”网卡，明年推出。

　　其中旗舰服务器CPU“Venice”采用2nm制程，基于Zen 6架构，最多256核，CPU to GPU带宽翻倍提升，代际性能提升70%，带宽达到1.6TB/s。

　　虽然GPU被公认是训练和大规模生成式AI的理想解决方案，但CPU依然是大多数传统机器学习工作负载高效运行、降低成本的优选。GPU并非独立运行，需要主机CPU来统筹协调所有任务，因此CPU的设计优化关联到GPU的算力如何被最大化利用，从而提供更低的推理延迟、更高的吞吐量和更好的整体AI效率。

　　如果CPU速度不够快，就会导致延迟增加，致使GPU效率下降，造成计算资源浪费。

　　AMD的一篇博客文章曾分享服务器处理AI推理的流程：当用户提交推理请求时，它首先到达推理API服务器。该服务器会将请求排队并转发到运行时引擎，运行在CPU上的关键组件。运行时引擎执行多项优化任务，例如批处理、键值缓存分页和图形编排，以充分利用GPU，并最大限度地降低延迟。数据准备好并优化后，会被发送到GPU进行推理。处理完成后，CPU将结果返回给用户。

　　对于GPU的峰值利用率来说，CPU的内存接口容量与速度、核心频率至关重要。高核心数、高内存容量与带宽、高I/O带宽、高每周期指令数（IPC）、高能效、通用性等特性，使AMD EPYC CPU成为AI推理领域的重要硬件选项之一。

　　实时AI应用需要快速的数据访问。CPU必须高效地存储、检索和处理海量传入数据，然后再将其发送到GPU。高容量内存可实现更大的批处理大小和更高效的键值（KV）缓存，减少获取延迟。高内存带宽确保AI模型能够快速检索嵌入和缓存数据，减少瓶颈。

　　第四代AMD EPYC CPU（代号为“Genoa”）支持有助于加速AI工作负载的DDR5内存和PCIe 5.0。第五代AMD EPYC CPU（代号为“Turin”）同样配备DDR5内存，进一步提升了核心数等配置，通过减少缓慢的数据检索周期来优化AI推理，尤其在实时推理方面，其响应速度可满足聊天机器人、搜索引擎等大多数常见用例的需求。

　　高频CPU可实现更快的数据移动、任务编排和高效的GPU通信，避免AI工作负载出现瓶颈，对实现高容量、低延迟AI训练和推理操作很关键。第五代AMD EPYC CPU的最大核心频率高达5GHz，比英特尔近期发布的至强6745P处理器的4.3GHz高出16%，也远高于英伟达Grace超级芯片3.1GHz的基准频率，可确保AI工作负载以极低延迟运行。

　　此外第五代EPYC CPU在双插槽配置中提供多达160个PCIe Gen5通道，可支持在GPU、存储和网络基础设施之间的快速传输。

　　▲第五代AMD EPYC CPU的端到端AI工作负载性能表现（图源：AMD）

　　这些特性与x86生态系统搭配，使第五代AMD EPYC CPU能够为运行Agent用例提供动力。

　　SMT功能允许每个 CPU核心同时执行2个线程，因此能提高AI推理、云计算和许多企业应用程序等多线程工作负载的效率，更加充分地利用计算资源，从而能够显著提高整体吞吐量。

　　此外，x86在生态兼容性方面更具优势，无需昂贵的软件移植，并且兼容广泛部署的关键业务应用。

　　AMD的软件不仅支持主流AI框架，还与Hugging Face等开源社区深度合作，使开源模型能在EPYC CPU上无缝运行。AMD EPYC优化库可以提供额外的并行性和运行多实例的选项，从而提高性能吞吐量。

　　此前AMD目标在2025年实现加速计算节点的能效提高到2020年能效的30倍，而实际上其在AI训练和高性能计算方面，使用当前配置的1块第五代EPYC CPU和4块MI355X GPU，实现了38倍的节点级能效提升，与5年前的系统相比，在相同的性能下，能耗降低了97%。

　　在此基础上，AMD设定了新的五年目标，即到2030年，将机架级能效与2025年相比提高20倍，使目前需要超过275个机架的典型AI模型到2030年能够在一个机架内进行训练，同时减少95%的运营用电量，将模型训练的碳排放量从约3000公吨减少到100公吨。

　　此外，结合软件优化，以帮助减少实际训练模型所需的计算工作量，AMD雄心勃勃地展望到那时整体能效可能提高100倍。

　　现代数据中心对通用计算、企业AI任务、AI模型推理与训练等多元工作负载的需求快速增长，要求企业基础设施具备足够的灵活性。AMD EPYC CPU专门面向这些严苛业务需求而设计，适应数据中心计算基础架构所需的性能、效率和灵活性，通过其服务器解决方案生态伙伴多样化的系统产品组合，能够兼顾对企业传统业务和AI应用的支持。

　　目前AMD将自身定位为唯一一家拥有跨数据中心、边缘和客户端设备端到端AI所需的广泛产品和软件专业知识的供应商。今年5月，AMD宣布2025年第一季度收入同比增长连续第四个季度加速，其中数据中心部门收入37亿美元，同比增长57%，主要受益于AMD EPYC CPU和AMD Instinct GPU销售增长的推动。

　　AMD EPYC CPU作为拥有高核心数的x86 CPU，搭配在内存配置、容量和单路带宽等方面的优势，为大规模加速AI及多类工作负载提供了领先的性能、效率和灵活性，并提供了有竞争力的高性价比，有助于减少机架物理占用、功耗和成本。随着AI产业快速发展，这些特性使得AMD EPYC CPU成为企业构建面向未来的数据中心基础设施的CPU推理最优选择之一。

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