大模型应用落地开花！AMD携手新华三缓解用户算力焦虑，揭秘EPYC制胜之道

AMD联手国内头部服务器厂商新华三，将AMD EPYC处理器集成到新华三智能算力旗舰R5500 G6 AI服务器、新华三混合算力引擎R5350 G6 AI服务器中，成为当下用户能同时满足训练、推理算力需求，缓解算力焦虑的理想解决方案之一。

那么，在训练和推理对于算力需求的侧重点不尽相同的当下，大模型所需的算力需要怎样的芯片来承载？CPU和GPU将在其中扮演怎样的角色？AMD EPYC处理器加速AI训练、推理的杀手锏是什么？我们试图从这一处理器出发，找到这些问题的答案。

综上，大模型时代算力需求正发生变化，CPU也焕发出新的生命力。

AMD为满足用户的推理需求提供了一大可行且性价比更高的方案。

第四代AMD EPYC 9004系列处理器代号Genoa，实现了核心架构升级，使每个时钟周期的指令总数增加了约14%。

再加上，AI推理落地到更多垂直行业时，因业务场景不同，其应用的表现形式会更加复杂，对于更快、更高效的内存需求更为迫切。AMD EPYC处理器搭载了DDR5内存，内存吞吐量总计达到了AMD上一代产品的2.25倍，使得数据传输速率提升，降低任务响应的时延。

并且，AMD EPYC处理器还具备更好的兼容性，可无缝切换目前主流的各种CPU AI的库，如OneDNN和OpenVINO等。

新华三打造的AI服务器H3C UniServer R5500 G6、R5350 G6，集成了AMD EPYC处理器，可同时满足用户搭建训练、推理集群的算力需求。

值得一提的是，根据新华三去年发出的新闻报道显示（39项世界第一！新华三再次登顶MLPerf国际权威AI基准性能竞赛），基于96核AMD EPYC 9654 CPU的R5350 G6 AI服务器，在国际权威AI基准评测组织MLPerf公布的最新AI 推理（Inference V3.0）榜单上，夺得了ResNet50（图像分类）、RetinaNet（目标检测）、3D-Unet（医学图像分割）、BERT（自然语言处理）等模型任务21项第一，可应对人工智能不同场景下对异构算力的需求。