苏姿丰为AMD布局数据中心增长新引擎

AMD计算与企业AI高级副总裁Ravi Kuppuswamy

文丨苏扬

编辑丨徐青阳

11月初，AMD交出了一份亮眼的三季报，其中数据中心业务单季收入85.46亿美元，同比增长97%，营收占比达到64%。AMD正式进入“数据中心时间”。

支撑AMD“数据中心时间”的两个关键业务线，是Instinct系列GPU和EPYC处理器。

AMD 董事会主席及首席执行官苏姿丰博士在业绩声明中说，Instinct系列GPU和EPYC处理器需求持续强劲，随着Helios整机柜和“Venice”（第六代EPYC）扩产，四季度还会加速。

美国当地时间11月4日的“AMD In Depth”技术日上，来自EPYC等业务线的负责人，详细介绍了今年EPYC产品线的新特性，以及过去八年时间整个服务器CPU芯片业务从0到1，性能逐步进化直至最终帮助AMD进入“数据中心时间”的历程。

AMD官方材料的六代EPYC演进图：2018年Naples到2026年Venice。

根据AMD披露的数据，从2018年的Naples排到今年的Venice，单颗SoC吞吐涨了约20倍。

性能的暴增推动了数据中心业务收入的大涨。“年初服务器CPU份额还在40%出头，现在到了40%中段，每周都有新客户改用EPYC。” AMD 服务器产品副总裁Madhu Rangarajan开场说。

AMD 高级副总裁及计算与企业AI事业部总经理Dan McNamara说，企业和云两边营收同比上一年度翻倍，“第五代Turin是EPYC史上爬坡最快的一代。”

CNBC财报后的分析中指出，靠整机柜设计和服务器CPU上的积累，AMD正成为大型科技公司AI算力供应链里的“第二来源”。

过去，GPU拿走了大部分算力需求的注意力。现在，AMD希望通过一场技术日，来详解AI数据中心中CPU在模型、Agent时代所扮演的角色，以及为什么也是驱动AMD进入“数据中心时间”的引擎。

01 一颗CPU，拆成四个平台

第六代EPYC代号Venice、型号9006系列，共用Zen 6架构，按功耗、内存、IO和缓存拆分成Venice 9006 SP7、Venice 9006 SP8、Venice-X 9006X SP7、Verano 9006 LP，对应性能、企业、HPC等不同平台。

官方材料把第六代EPYC切成四个平台，对应性能、企业、HPC和AI头节点。

最先出货的是Venice SP7，也是这一代的旗舰。采用Zen 6c核心时最多256核512线程，用高频Zen 6核心时最多96核192线程；16通道DDR5，支持MRDIMM 12.8GT/s，官方给出的峰值内存带宽是1.6TB/s，约是第五代614GB/s的2.6倍；单路96条、双路最多128条PCIe Gen 6通道，全部支持CXL 3.1；插槽76×80毫米，功耗档从400W到600W。

SP8面向企业、存储、边缘和电信，核心数覆盖8到128核，内存通道减半到8条但每通道可插两条DIMM，PCIe Gen 6通道反而更多（单路128条、双路最多192条），插槽缩到62.5×80毫米，功耗上限400W，计划2027年上半年出货。

AMD透露，SP7与SP8用了两颗不同的IO die，分别对应两类市场在算力与IO上的需求。做这种差异化的拆分来自客户需求的不同——客户要的是每系统美元性能的平衡，不是峰值算力。

排在2027年下半年的还有两个：Venice-X 9006X SP7、Verano 9006 LP。

Venice-X支持3D V-Cache——把一块额外的 SRAM缓存裸片垂直叠在 CPU 计算裸片上方，两层贴合封装，最多96核、1152MB L3缓存，频率仍到5.3GHz，兼容SP7插槽，主攻EDA、CFD这类吃缓存的技术计算；Verano是专门的AI头节点，改用24通道LPDDR5X和可现场更换的SOCAMM模块，最多192核，核心目标是把CPU到自家GPU的互联带宽拉高。

“你没法用一颗、两颗或者三颗SKU去支撑AI，那样给不到客户真正需要的东西。”Dan McNamara如此解释客户需求差异背景下所做的SKU分拆。

在AMD计算与企业AI高级副总裁Ravi Kuppuswamy看来，智能体流水线可以拆成不同的阶段，多个环节都要CPU支持，对CPU的依赖又存在差异，“智能体AI不是一种负载，也不是单独一颗CPU能服务得了的负载。”

需求差异化在OEM合作伙伴圆桌上体现得更为明显。

技术日第二天，AMD公司副总裁，企业业务事业部Derek Dicker主持的OEM圆桌上，不仅提到了AI预算与传统数据库负载的差异，也强调二者不应该分割成孤立的基础设施池。

“不是所有人都需要法拉利，如果我需要的是校巴，那我就需要校巴，你得想办法让法拉利和校巴配合好。”HPE主流计算副总裁John Carter说。

左起依次为AMD公司副总裁，企业业务事业部Derek Dicker、Dell计算基础设施副总裁David Schmidt、HPE主流计算副总裁John Carter、Lenovo基础设施解决方案集团（ISG）产品管理负责人Scott Patty、Supermicro市场营销与网络安全副总裁Mike McNerney、Cisco数据中心产品管理负责人Todd Brennan

Supermicro市场营销与网络安全副总裁Mike McNerney透露：基于现有的平台，公司规划了20个SKU，有人要更多IO接GPU，愿意牺牲内存，有人反过来要最大容量的内存。Lenovo的Scott Patty也表示，同一颗SP7，既能做成100%液冷无风扇的高端HPC机型，也能做成标准2U单路机。

02 Zen 6改了什么

“我不会假装早知道智能体计算会来，但我们一直相信CPU在软件栈里始终会有位置。”AMD高级副总裁、企业院士及首席架构师Mike Clark在演讲开场提到AMD在服务器CPU路线上的押注。

对应这一代EPYC产品线，底层是同一套Zen 6架构。

Mike Clark指出，新一代产品在设计上的约束：频率、IPC（每时钟周期指令数）、面积、功耗四件事互相打架，推高频率会压低每周期能做的活、也会吃掉面积和功耗。这一代的做法是从Zen 5打下的新基础上继续加宽——8宽发射、6个ALU、每周期4次内存操作，操作缓存从6K条指令扩到6.75K个操作，重排序缓冲从448条增到640条，分支预测返回栈从52项增到64项。

可以这么理解，AMD的做法是在维持频率的情况下，让同一个时钟周期内同时开工的指令变得更多了，这也是2nm工艺下晶体管数量提升带来的好处之一。

官方对照：Zen 6c为每路吞吐优化，Zen 6为最低延迟优化

Zen 6c的一个CCD从上一代16核翻到32核，L3从32MB增到128MB；主打高频Zen 6的CCD从8核增到12核、48MB L3，两种CCD都用台积电N2工艺。如前文所述，Venice-X之所以拥有1152MB L3，是8个CCD各堆到144MB累加的结果。

频率上，Zen 6c从3.7GHz提到4.1GHz以上，Zen 6从5.0GHz提到5.3GHz；固定频率测试下，企业与云负载IPC约涨20%，AI负载约31%。

不过，Mike Clark自己强调，没有一个数字能覆盖所有负载。

官方固定频率测试：企业与云负载IPC约提升20%，AI负载约31%。

把核心数堆到256颗并不是最难的部分。

AMD负责服务器架构的高级院士及公司副总裁Mahesh Subramony说，他们不希望客户得把256颗核全填满才拿到像样的性能——真实负载里，这些核很少一起跑满，功耗预算得在满载和半空闲之间来回分配。

与此同时，整颗芯片的电也不是全给核心，IO die、内存控制器和片间互联先分走一部分，剩下的才由核心分。

架构设计初期，AMD的预期是600W、256核全部开工时，每个核心大约摊到1.7W，现场公布的大部分性能数字就在这个条件下测得。但真实负载常常只有三成核心在跑，总预算不变，闲着的核不分电，在跑的每个核心就能拿到约3.5W。多出来的电要能立刻换成频率，所以Zen 6c虽然是密度核，频率也得推到4.1GHz以上。

换到400W档，每核预算进一步降到略高于1W。这时只能靠先进制程和先进封装把芯片其余部分的耗电压到最低，把份额尽量留给核心。技术问答里还给过一个估算：片间搬1TB/s带宽大约耗8到10W，若改用普通封装链路铺够同样的带宽，大约会吃掉整体功耗预算的10%。

“功耗就是性能。”Mike Clark在同一场技术问答里说，如果IPC涨20%而功耗涨30%，那就是在倒退。

03 离不开的话题：存储成本

过去一年多，AI服务器对内存芯片的需求挤压了PC内存供应，推高了价格。

Dan McNamara在次日的Keynote上说，“我们和企业客户的十次对话，十次都在谈内存，谈供应也谈成本。”现场演示的PPT中也提到，对主流双路服务器来说，2026年决定成本故事的不是CPU，也不是GPU，是DRAM。

MEXT将大幅压缩服务器对DRAM的依赖

对这个问题，AMD给出了自己的解法：MEXT，一项来自AMD前员工Gary Smerdon创立的公司研发的技术（2026年6月被AMD收购），你可以把MEXT理解为“将Flash虚拟为DRAM”的技术。

Gary Smerdon目前在AMD担任计算与企业AI业务拓展公司副总裁。他在演讲中透露，DRAM每GB成本从1974年的约5000万美元压到2012年的约8美元，最近一年缺货又推回每GB约50到60美元。DRAM保守占服务器成本60%到70%，大内存系统能到80%到90%，然而Azure的论文表示，一半虚拟机从未访问超过一半内存。

面对价格高企的现状，MEXT尝试通过纯软件的方式，降低对DRAM的依赖——Linux驱动把冷页（超过5分钟未访问）透明卸到专用NVMe闪存，一组AI模型预测哪些页快要用到、提前搬回DRAM，应用和操作系统“以为它们一直都在内存里”。代价则在闪存这一侧——每bit成本约是DRAM的1/50、功耗约1/30，延迟却高约500倍，本地50到60微秒，预测窗口得拉到150微秒开外。提前量抢得出来，DRAM砍下去性能只是平缓下滑，不至于撞上内存溢出。

Gary Smerdon表示，MEXT采用了Transformer架构的模型，“别人预测下一个词，我们预测下一页内存。”

被问到和CXL的区别，他说：“差别就是AI——256或512个线程一起取内存时，操作系统根本看不清，我们要做的是在这种噪声里预测。”

官方测试里，5个智能体负载砍掉一半DRAM仍保留99%的全DRAM性能，同一页把并发标为1.9倍；Azure上三节点Spark集群同样砍半也是99%。

官方测试：砍掉一半DRAM仍保留99%性能，并发标为1.9倍。

Azure HX系列上，1.4TB DRAM四个EDA作业分两轮跑完要9.3小时，换MEXT后6.6小时。AMD先拿自己IT部门试，最初145台服务器减少约490万美元DRAM采购，较全DRAM方案省83%。

这意味着，软件解决方案也在强化EPYC系列服务器的生态牵引力。

“客户能拿到的节省大概在75%甚至更多，而且它是EPYC专属的。”Gary Smerdon说。

04 等待市场积极信号

“市场变化得比我们大多数人职业生涯里的任何时候都快。”AMD高级副总裁及计算与企业AI事业部总经理Dan McNamara在第二天开场提到。

智能体AI起来后CPU用量会爆发，“现在它正在发生”——从几百万人使用应用，变成几十亿个智能体不停地调用同一批应用，其中查数据库、调API、执行工具，这些任务都离不开CPU的支持。

此前，苏姿丰也在多个场合提及，CPU:GPU的配比从1:4变成1:1，甚至CPU需求超过GPU。

技术日现场，AMD再次提及这个观点，并援引IDC的预测称，到2030年投入生产的活跃智能体达25亿个、接近当前80倍；数据中心CPU市场曲线从约260亿美元走到约2200亿美元，年复合增速超过50%。

AMD引用的IDC预测：数据中心CPU市场2030年约2200亿美元。

以上都是预测，出货才是AMD的EPYC服务器产品线兑现收入的关键。

现场，微软AI基础设施副总裁Ananth Sankaranarayanan宣布Azure HDv2开启“预览”——基于Venice、超过500核，可以做训练前的数据预处理，也用于搜索和智能体编排。

“人们谈AI会直接跳到训练和推理，那主要在GPU上；但训练开始之前有一步很关键的数据预处理，数据更好，模型才更好。”Ananth Sankaranarayanan说。

微软Azure HDv2数据处理效率是市面上同规格产品的1.8倍

演讲PPT中提到：基于2×256核Venice的Azure HDv2云服务器在1.3TB数据集的Spark ETL数据处理上，性能是“市面最接近的替代方案”的1.8倍。

性能提升带来的投入产出比变化、需求场景的变化，都在推动CPU的换机需求。

AMD企业业务群公司副总裁Derek Dicker在圆桌环节援引IDC今年的调研说，换机主因是安全、性能和可扩展性，能耗成本也在推动部分换机前置。

AMD计算与企业AI高级副总裁Ravi Kuppuswamy也在演讲中强调CPU需求的爬升：“推理现在已经是第一大AI负载，”他说不能给客户一颗CPU隔着墙扔过去，“得给他们一份机架级的蓝图、框架和参考设计。”因此，AMD的服务器机架Helion按液冷、风冷、CPU加GPU同柜三档参考配置向客户交付。

Helion拆成三档：液冷纯CPU、风冷纯CPU、风冷CPU加GPU同柜，对应不同密度和功率