AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)中心競(jìng)賽：AMD與英特爾在服務(wù)器CPU版圖上分庭抗禮
來(lái)自第三方機(jī)構(gòu)的最新統(tǒng)計(jì)顯示，2025年一季度，AMD在服務(wù)器CPU市場(chǎng)的出貨份額首次與英特爾并駕齊驅(qū)?；仡橢PYC產(chǎn)品線的推進(jìn)節(jié)奏，自2018年起，AMD在服務(wù)器領(lǐng)域的占比一路提升，至2024年上半年已突破三成，隨后在2025年初實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵拐點(diǎn)。隨著“50%對(duì)50%”格局的形成，下一階段的競(jìng)爭(zhēng)將更趨白熱化。
從Naples到Turin：EPYC五代演進(jìn)的底層邏輯
2017年，首代EPYC（Naples）基于Zen架構(gòu)進(jìn)入數(shù)據(jù)中心，打破了長(zhǎng)期的單一格局。
2019年，第二代（Rome）將7nm制程引入服務(wù)器平臺(tái)，開(kāi)啟密度與能效的雙輪驅(qū)動(dòng)。
2021年，第三代（Milan）采用Zen 3架構(gòu)，并在延時(shí)與緩存層面做深化優(yōu)化。
隨后第四代（Genoa、Bergamo）面向更高并發(fā)與云原生場(chǎng)景迭代。
2024年推出的第五代（Turin）把核心數(shù)量提升到最高192核，進(jìn)一步拉升吞吐與每瓦效能。
在AI時(shí)代的數(shù)據(jù)中心，CPU的角色正在重估：既要為GPU“讓路”以釋放加速卡潛能，也要承擔(dān)模型前后處理、特征工程、數(shù)據(jù)搬運(yùn)與服務(wù)編排等大量CPU側(cè)工作。EPYC面向的，正是這條“適配GPU、同時(shí)可獨(dú)立承擔(dān)推理”的平衡之道。
CPU如何“點(diǎn)燃”GPU：高頻率、高帶寬與大I/O的系統(tǒng)級(jí)配合
要讓GPU跑得更快，主機(jī)CPU并非可有可無(wú)。高頻核可快速完成預(yù)處理與后處理；大容量L3與更高的內(nèi)存帶寬，有助于縮短數(shù)據(jù)路徑；更豐富的PCIe通道與CXL支持則保障了CPU—GPU之間的高效互連；而能效更優(yōu)的核心設(shè)計(jì)，讓整機(jī)功耗預(yù)算向GPU側(cè)傾斜，同時(shí)降低TCO；最后是生態(tài)層面的兼容與優(yōu)化，決定了系統(tǒng)調(diào)度與軟件棧落地的效率。
面向AI與云工作負(fù)載的EPYC 9005系列
架構(gòu)與工藝：基于Zen 5/Zen 5c，采用臺(tái)積電先進(jìn)工藝；在IPC上較前代有明顯提升。
規(guī)格與性能：最高192核/384線程，頻率上探至5GHz；面向吞吐的Zen 5c核心提升每插槽吞吐與每瓦效能。
存儲(chǔ)與互連：?jiǎn)尾宀圩罡咧С?TB DDR5，擴(kuò)展I/O豐富，支持CXL 2.0與大量PCIe Gen5通道。
安全與特性：在平臺(tái)安全與隔離方面持續(xù)加碼，匹配多租戶與云原生場(chǎng)景。
在同等整數(shù)性能目標(biāo)下，新平臺(tái)可顯著壓縮機(jī)架規(guī)模與能耗，釋放機(jī)房空間并減少軟件許可成本，為新增AI工作負(fù)載預(yù)留資源。在純CPU方案上，基于EPYC 9005的雙路服務(wù)器，面對(duì)參數(shù)量在百億級(jí)及以下的語(yǔ)言模型、圖像/反欺詐分析與推薦系統(tǒng)等任務(wù)，較上一代可獲得顯著推理吞吐提升。以雙路EPYC 9965為例，推理吞吐最高可達(dá)上一代的兩倍。在典型傳統(tǒng)ML任務(wù)（如XGBoost的Higgs數(shù)據(jù)集，F(xiàn)P32）上，192核配置的雙路平臺(tái)可取得約3倍的平均每小時(shí)運(yùn)行次數(shù)提升。
針對(duì)“GPU主機(jī)CPU”這一角色，EPYC 9005中的部分高頻型號(hào)在實(shí)際推理服務(wù)中可帶動(dòng)整機(jī)吞吐增長(zhǎng)。例如，在搭載8張GPU、運(yùn)行Llama 3.1-70B的同等配置下，選用高頻的EPYC 9575F可將系統(tǒng)性能最高提升約20%，提高單機(jī)ROI。
五類典型CPU推理場(chǎng)景
傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)：決策樹(shù)、隨機(jī)森林、線性模型等更偏CPU友好，能充分利用高核心與大緩存優(yōu)勢(shì)，適合情感分析、分類、欺詐檢測(cè)、時(shí)間序列等高并發(fā)推理。
計(jì)算機(jī)視覺(jué)：模式識(shí)別與深度學(xué)習(xí)視覺(jué)模型在CPU側(cè)也能做到可觀吞吐，適合對(duì)響應(yīng)時(shí)延不極致苛刻的大規(guī)模企業(yè)級(jí)/邊緣推理。
圖分析：社交網(wǎng)絡(luò)、IT系統(tǒng)、供應(yīng)鏈等復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)存密集型圖計(jì)算，CPU憑借直接訪問(wèn)大容量系統(tǒng)內(nèi)存的優(yōu)勢(shì)，能在內(nèi)存中處理大圖數(shù)據(jù)集，減少IO往返。
推薦系統(tǒng)（小到中型）：高頻與多核的組合、加之大緩存與高速內(nèi)存，可滿足實(shí)時(shí)推薦場(chǎng)景的并行化與低延遲要求。
輕量化與微調(diào)：通過(guò)PEFT/LoRA等方法對(duì)大模型做參數(shù)高效微調(diào)，得到更小、更貼域的模型后，可在CPU上高效運(yùn)行專家助手、檢索問(wèn)答與業(yè)務(wù)決策應(yīng)用。
能效與空間：換機(jī)的復(fù)利效應(yīng)
以整機(jī)替換為例，單臺(tái)新一代EPYC服務(wù)器可承擔(dān)多臺(tái)老一代平臺(tái)的等效工作量，從而顯著降低數(shù)據(jù)中心能耗與占地。若以特定規(guī)模的集群對(duì)比，在相同整數(shù)性能目標(biāo)下，用更少的機(jī)架實(shí)現(xiàn)同等算力，可帶來(lái)用電、散熱與軟件許可的多重節(jié)約，五年期TCO改善明顯。
CPU+加速器的協(xié)同：從平臺(tái)到集群的整體收益
AMD在AI硬件棧上同時(shí)推進(jìn)通用CPU與加速器產(chǎn)品，例如Instinct系列。當(dāng)EPYC與MI300X這類加速器協(xié)作時(shí)，在Llama等主流大模型的推理上可見(jiàn)到延遲下降與吞吐上升，GPU利用率更高。在同規(guī)模的加速集群中，采用高頻EPYC作為主機(jī)CPU，常能取得更好的端到端tokens處理速率，縮短服務(wù)響應(yīng)時(shí)間并提升單位功耗的有效產(chǎn)出。類似優(yōu)勢(shì)也可在NVIDIA H100平臺(tái)的主機(jī)CPU對(duì)比中觀察到：更強(qiáng)的CPU側(cè)預(yù)處理/后處理與更暢通的數(shù)據(jù)通道，能讓GPU更少“空轉(zhuǎn)”。
財(cái)務(wù)與展望
2025年一季度，AMD實(shí)現(xiàn)營(yíng)收約74.38億美元，同比增長(zhǎng)約36%；凈利潤(rùn)約15.66億美元，同比增長(zhǎng)約55%。數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)為核心增長(zhǎng)引擎，單季營(yíng)收約37億美元，同比增長(zhǎng)約57%。公司給出的二季度營(yíng)收指引位于71–77億美元區(qū)間，中值約74億美元，略高于市場(chǎng)一致預(yù)期。受益于AI產(chǎn)業(yè)景氣與產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力的持續(xù)增強(qiáng)，AMD在數(shù)據(jù)中心處理器與相關(guān)平臺(tái)上的份額仍有望進(jìn)一步提升。
結(jié)語(yǔ)
服務(wù)器CPU正從“單點(diǎn)性能比拼”走向“系統(tǒng)級(jí)協(xié)同優(yōu)化”。在AI驅(qū)動(dòng)的算力范式中，誰(shuí)能在CPU、內(nèi)存、互連、軟件棧和加速器之間實(shí)現(xiàn)更高效的耦合，誰(shuí)就能在真實(shí)工作負(fù)載中獲得更好的單位成本表現(xiàn)。以EPYC為代表的新一代平臺(tái)，正在把這種協(xié)同轉(zhuǎn)化為可量化的吞吐、時(shí)延與能耗優(yōu)勢(shì)。
