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

CNET科技行者 8月24日 北京消息（文/周雅）：继6月20日奥斯汀发布会之后，AMD昨天正式将全套EPYC 7000系列数据中心处理器家族带到中国。

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对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。

• 腾讯云高级总监邹贤能表示，腾讯云将于年底前推出基于AMD EPYC（霄龙）处理器的2路云服务器，最高可提供多达64个处理核心（128个线程），拥有超强单机计算能力，为业界提供更多样化的云产品和云服务。
• 百度公司总裁张亚勤表示，搭载AMD EPYC（霄龙）处理器的单插槽服务器能够大幅增加百度数据中心的运算效率，减少总拥有成本，降低能源消耗。百度将随AMD EPYC（霄龙）的发布上市进行同步部署。
• 京东硬件系统部技术负责人王中平表示，中国的互联网、电商企业都需要更多的计算核心和更高的内存带宽。AMD EPYC（霄龙）的资料报告中显示，最高达到32个内核，足以媲美业界通用的两路服务器，8通道的内存接口有利于实现更高的内存通信带宽，相信这些将更加贴近国内互联网企业的需求。京东也将同AMD EPYC（霄龙）一起，不断优化服务器系统的总体拥有成本（TCO），以及未来在大数据，人工智能，云计算等领域方面展开技术合作。

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AMD、Hyperscale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AMD的Radeon 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GPU和CPU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ALU（ARITHMETIC 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 MI25、MI8和MI6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：