AI时代的算力、算法和数据处在一种螺旋式的提升关系中，虽然芯片制程和计算性能的提升，使得对算力的渴求不像以前那样迫切，但当算法普及和数据累积达到一个新的程度时，原来的算力又不够了，成为AI性能提升的硬指标。
2019年5月初，AMD度过了自己的50岁生日。创办50年来，它已经成长全球唯一一个拥有高性能CPU和GPU芯片的半导体公司。也是在2019年，AMD推出了7nm Zen2架构的新一代霄龙/锐龙处理器，这是21世纪以来继64位K8之后AMD最重要的CPU升级之一。
在7nm Zen2架构处理器上，AMD再次将CPU性能和核心数量提升到了一个新纪录上。相比上一代Zen架构，单核心IPC性能提升15%，相当可观；核心数量更是直接翻番，第二代EPYC处理器以8的倍数从8核、16核……到48核，以及最高的64核128线程，可谓豪华。得益于EPYC的设计下放到消费级产品，主流桌面锐龙也做到了16核32线程，HEDT发烧平台做到了24核、32核乃至64核128线程。
在7nm Zen2发布之后，有分析师评价说，这是AMD 50年来首次在架构及工艺上同时领先对手，这在以前是没有过的。
AMD CEO苏姿丰在去年的发布会上表态，AMD已经变了，得益于一系列技术及产品突破，AMD从大家印象中的市场导向型企业变成了技术导向型企业，并且是“技术领导”型企业。
从2017年正式重返高性能计算领域，在2年时间里AMD经过三代锐龙、两代霄龙处理器的发展，就站上了高性能计算领域的制高点，他们是怎么做到的呢？
7nm Zen2创新制胜：x86首发小芯片设计 64核128线程破纪录
在AMD推出Zen架构处理器之前，x86 CPU行业的发展已经停滞多年了。单核性能多年没有明显提升，多核也没有明显变化，桌面市场10年间都是最多4核8线程，服务器市场还停留在20+核心时代，业界无奈称之为“挤牙膏”，这严重阻碍了x86行业的发展。
AMD在第一代Zen上取得了突破，IPC性能大涨52%不说，还顺手将CPU核心数量提升了一倍，桌面普及8核16线程，EPYC霄龙处理器也做到了32核64线程，多任务性能轻松碾压对手的CPU。
在7nm Zen2处理器上，AMD又实现了一次性能突破，大胆放弃了传统设计思路，首次在x86行业使用了chiplets小芯片设计，CPU计算核心与IO核心分离，核心数翻倍，最多64核128线程，再一次将CPU计算性能推向了新高潮。
以第二代EPYC为例，它的64核架构实际上就是1+8模块组成的。中间最大的那个是IO核心，称为IOD（IO Die），使用了12nm工艺制造，根据需要集成了不同数量的DDR主控、PCIe主控、IF总线等IO单元，EPYC版的IOD核心面积416mm2，集成340亿晶体管。
IO核心周围的8个模块则是CPU核心，7nm工艺制造，成为CCD（Core Chiplet Die），每个CCD中有8核16线程CPU，面积74mm2，集成38亿晶体管。
这样一来，AMD在设计EPYC处理器的时候就有足够的灵活性，好像搭积木那样堆出不同核心的EPYC处理器，以8的倍数，从8核到64核CPU只需考虑不同的IO核心及CCD核心搭配即可。
这种巧妙的设计不仅赋予了第二代AMD EPYC处理器灵活性，还大幅降低了成本。根据AMD的测算，核心数越多，成本优势就越明显，64核7nm锐龙作为100%基准的话，那么48核的成本就是0.9，而原生48核设计的成本至少是1.9，比小芯片设计高太多了，几乎翻倍。
当然，最重要的一点还有，在第二代EPYC处理器多核性能再次翻倍的同时，单核性能并没有止步，通过7nm工艺及架构改进，AMD在Zen2上实现了15%的IPC性能提升，Cinebench基准测试中实际提升20%以上。
总之，AMD的64核EPYC处理器凭借7nm Zen2巧妙、灵活的架构设计，再次将高性能计算能力翻倍，从发布到现在已经打破了至少140项世界计算纪录，并且还在持续不断地提升中。
EPYC高性能计算成功之道：把握技术趋势、敢于创新
为何EPYC处理器能够取得这样的成功，2011年进入AMD公司、2014年担任CEO的苏姿丰（Lisa Su）是最有发言权的。此前，对半导体行业另一个巨头英特尔来说，发展是遵循其著名的Tick-Tock战略的，要么提升芯片制造工艺，要么更新设计架构。
对AMD来说，他们急需一次爆发，因此公司决定双管齐下，创造一个全新的产品组合。
苏姿丰说服了客户，花费数年时间打造出了这一代7nm Zen2架构的处理器。在友商仍然使用14nm工艺的情况下，AMD在升级架构的同时，上马最先进的7nm工艺无疑是有极大风险的，但最后事实证明AMD“赌对了”。
对AMD来说，过去几年最大的收获就是他们成功制定并实施了新一代路线图，从2017年的14nm Zen架构开始，AMD在工艺、架构上就保持着同步升级的节奏，改变了业界Tick-Tock两年升级一次的惯例。
按照路线图发展下去，2020年AMD还会推出7nm工艺的Zen3架构的处理器，首发于第三代EPYC处理器 “Milan” （米兰）中，今年底应该就会上市了。
再往后，AMD也正式宣布了5nm工艺的Zen4架构，同样会首先应用于第四代EPYC处理器“Genoa”（热那亚）中。
AI时代来临 高性能计算新篇章开启
凭借7nm Zen2强劲的性能表现，AMD赢得了顶级超算的青睐。AMD先后宣布了新一代E级超级计算机 Frontier和El Capitan，预期峰值处理能力分别为150亿亿次FLOPS和200亿亿次FLOPS以上，计划分别于2021年和2023年交付，后者有望在交付后成为世界上速度最快的超级计算机。
Frontier将采用下一代EPYC，建成后，通过大幅提升大规模人工智能、数据分析和模拟的性能来实现科学突破，帮助科学家开展更多计算。
在Frontier创新成果的基础上，El Capitan采用代号为“Genoa”（热那亚）的下一代 AMD EPYC处理器以及针对高性能计算和AI工作负载而优化的新型架构的下一代 Radeon Instinct GPU。前者将基于“Zen 4”处理器核心来支持下一代内存和 I/O 子系统，从而更好地服务于 AI 和高性能计算工作负载，后者将采用下一代高带宽内存以实现出色的深度学习性能。El Capitan这样的设计将在 AI 和机器学习数据分析方面实现飞跃。
接下来的高性能计算该如何发展？从Zen2来看，人们对CPU单核及多核心的性能要求已经达到一个比较满意的地步，现在更关键的是如何利用好这些多核CPU的性能。最有希望的领域应该是AI人工智能了，AI时代的算力、算法和数据交替上升，对更高算力的需求永不停歇，成为AI性能提升的硬指标。
上面提到的Frontier超算性能轻易就达到了目前排名第一的超算系统Summit的7倍水平，而El Capitan的计算能力则更高。
AMD CEO苏姿丰前不久接受采访时就透露了这方面的信息，她举了一个前景很诱人的例子，那就是AI人工智能相关的语音识别，目前处理器文本信息不需要多强的CPU性能，但语音识别这样的应用场景现在多是靠后台的数据中心运算的。
如果超算技术下放到消费级产品上，那么语音识别等应用就可以利用本地的处理器来计算，这样速度、效率就会好很多。
根据苏姿丰的预测，EPYC处理器所代表的高性能计算会在未来5到10年里深刻影响我们的生活，不仅仅是推动数据中心领域的高性能计算发展，还会进一步促进与消费级产品的融合，特别是在AI技术飞速发展的过程中，无处不在的澎湃算力都是最关键的。
（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）
