今天小编分享的科技经验：揭秘AMD EPYC处理器的独门绝技：AI推理就问还有谁！，欢迎阅读。
AI 生命周期包括最重要的两个部分，一个是 AI 训练，一个是 AI 推理。
其中，AI 训练就是让模型识别数据模式，是数据和处理最密集的部分，需要大规模的算力。
在这一阶段，往往优先使用大规模并行的 GPU 加速器或专用的 AI 加速器，有时候根据情况也可以使用超高性能的 CPU 处理器。
AI 推理则是基于训练好的模型，实时处理输入的数据，只需较小的算力，更接近数据的实际位置，更强调持续运算与低延迟。
因此，这个阶段使用常规的 CPU 最合适，其性能、能效、兼容性、性价比完美符合 AI 推理需求。
当然，这对 CPU 的综合素质也是有着很高的需求的，足够强大且平衡的性能、能效、成本才能带来足够高的效率、效益。
一般来说，GPU 训练，CPU 推理，再加上开发框架和軟體支持，构成了最合适的完整 AI 生命周期。
作为行业唯一同时拥有高性能 GPU、CPU、FPGA 平台性解决方案的 AMD，再加上 ROCm 开发平台的不断成熟，在 AI 训练、推理的整个生命周期里都有着得天独厚的优势，尤其是 EPYC CPU 简直做到了无敌寂寞。
如今，AMD EPYC 处理器已经成为最常被选择用于 AI 推理的伺服器平台，尤其是第四代 Genoa EPYC 9004 系列，执行 AI 推理的能力又得到了巨大的飞跃。
比如全新的 Zen 4 架构，相比上代在每时钟周期执行指令数上提升了约 14％，再加上更高的频率，性能有了极大的提升。
比如先进的 5nm 制造工艺，它大大提高了处理器的集成度，结合新架构使得高性能、高能效成为可能。
比如更多的核心与线程数量，比上代增加了足足一半，最高来到 96 个，并支持同步多线程，无需多路并行就能执行更多推理操作，同时处理上万个源的数据推理需求也不在话下，从而兼具高并发、低延迟。
比如灵活高效的 AVX-512 扩展指令集，可高效执行大量的矩阵和向量计算，显著提高卷积和矩阵乘法的速度，尤其是 BF16 数据类型可提高吞吐量，避免 INT8 数据的量化风险，而且还是双周期的 256 位流水线设计，效率和能效都更高。
比如更强大的内存与 I/O，包括引入 DDR5 内存并支持多达 12 个通道，以及多达 128 条 PCIe 5.0 通道，成为大规模数据传输的高速公路。
比如极高的能效，96 核心的热设计功耗也只需 360W，84 核心可以控制在 290W，从而显著降低散热方面的压力。
还有一贯出色的性价比，可以大大降低 TCO ( 总拥有成本 ) 。
以及不要忘了，AMD EPYC 基于 x86 架构指令集，是大家最熟悉的、最熟练的，部署、开发和应用的难度与成本都远低于各种特殊架构。
对于 AI，我们平常关注更多的是 AI 训练，尤其是庞大的算力需求，AI 推理则是训练之后真正落地体验的阶段，重要性同样不言而喻，同样需要恰到好处的软硬體平台需求。
搭载 AMD EPYC 的伺服器，就恰好为基于 CPU 处理器的 AI 推理工作提供了一个优秀的平台。
96 核心、DDR5 内存和 PCIe 5.0 扩展、AVX-512 指令等实现了性能和能效的双重提升，而为处理器优化的库、原语则提供强大的保驾护航。
无论任何模型还是场景，AMD EPYC 都能提供充足的高性能、高能效、高性价比。
