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围绕“霄龙”扩大产业链,或是AMD重返中国服务器市场的一个策略

系列数据中心处理器家族带到中国。

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整场发布会的重头戏,是包括腾讯、京东、百度、联想、曙光等十余家产业链合作伙伴带着产品和合作成果为AMD站台点赞,仿佛台上的AMD重返巅峰,可见中国市场将是AMD复兴之路的一个重要阵地,当然更是一个考验——曾在巅峰时刻,AMD服务器最高市场占有率达到27%

可见,围绕EPYC(霄龙)处理器进一步扩大产业链合作,是AMD打开中国市场的一个策略。

比如,腾讯、百度、京东的站台就能代表互联网市场和云计算市场EPYC的认可,当然同样能代表这两个市场的阿里巴巴也是AMD的合作伙伴。

实际上,腾讯此前已经在自身的数据中心小规模部署一批采用EPYC(霄龙)CPU的服务器,而京东和百度也直接表态,下半年开始陆续部署EPYC服务器产品。

当然,EPYC也覆盖了OEM市场:与AMD合作逾15年的曙光这次带来9款服务器新品,全部基于EPYC平台,涵盖工作站、机架、刀片、整机柜服务器,面向高性能计算、云计算、大数据分析和深度学习等应用;联想、惠普、戴尔、宏碁、华硕五大PC厂商也在跟进EPYC的产品规划,联想将与AMDHyperscale共同开发与部署单插槽和双插槽的EPYC

发布会一大亮点,是多次被提及的人工智能应用,EPYC一大性能,是机器学习。一个重磅消息随之公布,AMD与百度将成立GPU技术联合实验室,推进GPU在人工智能技术的演进。

双方将共同测试、评估和优化AMDRadeon Instinct加速器,在需求分析、性能优化、定制化开发等多方面密切合作,探索将AMD GPU技术应用于百度数据中心,助力百度人工智能战略的落地。

显而易见的是,在人工智能领域的落地层面,少不了中美大量的企业、机构、研究者积极投身于人工智能技术的研究和商业化。但鲜为人知的是,据公开资料显示,近几年人工智能开始大爆发,很大一部分是由于GPU的广泛应用,使得并行计算变得更快、更便宜、更有效,再加上无限拓展的存储能力和骤然爆发的大数据这两个组合拳,也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面爆发。

资料还显示,传统的通用CPU之所以不适合人工智能算法的执行,主要原因在于其计算指令遵循串行执行的方式,没能发挥出芯片的全部潜力,相较而言,GPU具有高并行结构,在处理图形数据和复杂算法方面拥有比CPU更高的效率。对比GPUCPU在结构上的差异,CPU大部分面积为控制器和寄存器,而GPU拥有更多的ALUARITHMETIC LOGIC UNIT,逻辑运算单元)用于数据处理,这样的结构适合对密集型数据进行并行处理。CPU执行计算任务时,一个时刻只处理一个数据,不存在真正意义上的并行,而GPU具有多个处理器核,在一个时刻可以并行处理多个数据。程序在GPU系统上的运行速度相较于单核CPU往往提升几十倍乃至上千倍。 因此,面向通用计算的GPU已成为加速可并行人工智能应用程序的重要手段。

而AMD Radeon Instinct正在推动真正的新一代异构计算。AMD近日推出的Radeon Instinct MI25MI8MI6加速器,结合AMDROCm 1.6软件平台(包括优化的MIOpen框架库),提高了性能、效率和易实施性,加速深度学习推理和工作负载培训等。这些加速器能够满足范围广泛的机器智能应用,包括在学术、政府实验室、能源、生命科学、金融、汽车和其他行业的以数据为中心的HPC级系统。

从这两个角度看,AMD与百度的GPU技术联合实验室,显得既恰逢其实又有的放矢。

彩蛋,附全套EPYC 7000系列数据中心处理器家族性能一览:

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