这个世界拼的是“认知”！
比如，AI火了这么多年，很多人还是有个惯性认知：通用算力，CPU好使；搞AI、搞智算，CPU不灵！
这个观点可谓大错特错！
事情的真相是，一个AI工程通常都分为两个阶段的：训练阶段和推理阶段，这俩阶段对算力的要求，天差地别。
对于大多数企业级客户来讲，在通常情况下，很少训练，甚至不训练。
直接买一个标准的大模型或小模型回家，就像买标准软件一样，不需要训练，或者只是微调参数而已。
AI训练只是“一锤子买卖”，而AI推理直接贯穿业务全流程，是一种高频且长期的存在，业务运转的每分每秒都要发生。
所以，懂行的客户会选择CPU来承担日常的AI推理工作。
只因为CPU的特性，完美契合推理需求。
好了，对齐基本的认知之后，我们再来详细探讨下，在AI推理业务中，应该如何选择CPU，才能取得最大收益↓
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要求1：能满足高速计算和低延迟？
推理过程需要高速读取和处理输入数据（如图像、视频、语音等），这要求CPU需具备高效数据吞吐能力和高速计算能力。
另一方面，对一些需要实时响应的应用（如自动驾驶等），需要在毫秒级别甚至更多时间完成推理过程，那么低延迟至关重要。
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要求2：是否已做了AI方面的优化？
比如，是否支持多种深度学习框架？是否有统一推理前端，不用担心底层硬件兼容问题？是否支持各种加速指令集？...
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要求3：TCO如何？能不能Hold住预算？
AI推理的吞吐量是否够大，综合TCO是否更好，成本是否更低？在相同的功耗下，是否能满足吞吐量的要求？
大家关注的问题，我都一一摆出来了，接下来就是捋捋业界有什么样的CPU能够搞定这些需求↓
选来选去，自然是AMD EPYC 处理器！
EPYC系列处理器是AMD推出的面向服务器和高性能计算（HPC）市场的CPU，在各大数据中心里，非常常见，大家都太熟了。
目前，AMD EPYC处理器已经“进化”到了第四代。
今天，就拿第四代的代表作—96 Core AMD EPYC 9654 CPU为例，讲讲为什么A厂的CPU在AI推理场景如此“能打”。
我们会从硬件、软件、成本、使用习惯、兼容性等几个方面来逐个拆解，带你深入了解这款AMD出品的AI推理神器↓
❶更多的核数，最多到128核，让AI推理算力满格
核数越多，通常意味着算力越强。
AMD EPYC 9654拥有超强96核，还有更夸张的，AMD EPYC 9754（bergamo ），拥有128核。
想象一下，这么多分身一起扛活，多带劲。
所以，AMD EPYC的搬砖能力（数据处理能力）相当牛掰，相对核数少的处理器，碾压优势很明显。
在AI推理时，96核CPU可以同时处理来自成千上万个源的数据推理请求，具备「高并发」能力和「低延迟」本领。
激发多核潜能，依赖于强大的CPU核心架构进行高效调度。
AMD采用了最新的ZEN 4核心技术架构，时钟速率提升14%，单核能力提升高达37%，每时钟周期执行指令数提升15%-24%。
这就好比，单个“小弟”能力更强，而且指挥每个“小弟”的效率又更高，那么组团打怪的本领自然提升了一大截。
如此一来，AMD EPYC就体现出更优的能效比，也就意味着更好的TCO。
比别人小弟多，小弟又个个超能打，而整体饭量（功耗）却不大，这样，同一台服务器可以承载更大的任务量。
❷更快的I/O，加速AI推理速度
前面讲的是“搬砖人多，搬砖劲儿大”，但搬砖还涉及到路程↓
“正经”点儿说就是：在AI推理中，CPU需要与存储、网络以及其他硬件设备频繁交换数据，这要考量的就是CPU的I/O能力。
而单颗AMD EPYC 9654支持PCIe Gen 5 × 128，相当于大大拓宽了“高速路”，整成双向八车道。
这样，I/O吞吐就不会成为AI推理的瓶颈。
❸ 更快的内存，提升AI推理吞吐量
在执行AI推理任务时，内存的传输速率也是非常重要的指标。
AMD EPYC 9654支持最新一代的DDR5内存技术，单颗EPYC 9654处理器支持12个通道，遥遥领先。DDR5具备更高的数据传输速率，且每个DIMM的双通道设计，可以进一步提高内存访问效率，让“搬砖”延迟大大降低。
❹ 支持各种AI优化指令集，更加原生地支撑AI推理任务
▌支持 AVX-512指令扩展：可以让CPU一次处理更多数据，允许更宽的向量操作。
这对加速AI推理中大量的矩阵和向量计算非常有用，可以显著提高执行卷积和矩阵乘法的速度。
▌提供VNNI组件：VNNI是一种特定的技术，专门用于加速AI计算。
VNNI则相当于改进了装卸货物的方法，让整个过程更有效率，这样在AI推理时，能够更快地得出结果。
▌支持BF16数据类型：BF16是一种数据格式，用于深度学习或者其他AI计算，可以减少计算资源开销，同时保持足够的数值精度。
好比一种新的数据“打包”方法，在AI推理时，可在不牺牲结果质量的情况下加快推理速度。
为了能够帮助用户更容易地部署和执行深度学习模型的推理任务，AMD EPYC CPU还做了一系列的软件优化↓
❶ 提供机器学习图形编译器
能够识别和处理不同机器学习框架（TensorFlow、PyTorch、MXNet等）构建的模型和算法，开发者无需担心底层硬件的兼容性问题。
❷ 提供AMD优化的 CPU 库（AOCL）
AOCL涵盖了一组针对“Zen”核心架构优化的多个数值库，每个库都针对特定类型的计算任务进行了优化。
AOCL最腻害的地方，是能显著提高应用程序的计算速度。
❸ ZenDNN
这是AMD推出的一个优化的AI原语库，可以显著提高深度学习模型在这些处理器上的推理效率和性能。
ZenDNN非常适合大量数据和复杂计算的推理任务，比如：实时视频分析，进而监测交通流量、识别可疑行为等。
❹ Zen Software Studio
是AMD专为其Zen架构处理器设计的一套软件开发套件，用于支持高性能计算应用，如气候模拟、生物信息学分析等，提高大数据和复杂模型处理效率。
搞AI推理，更是小菜一碟。
❺ 兼容Windows和Linux上运行的软件
这种跨平台的兼容性让开发者省了不少事，不仅方便顺手，还不用担心任何性能损失。
说到兼容性，还有一点也很重要。
AMD EPYC处理器，完美兼容目前各种主流的CPU AI库，比如OneDNN和OpenVINO，还可以在不同的AI框架和库之间无缝切换。
企业开发者无需担心兼容性问题，确保了各种应用和解决方案的高效执行。
❶ 性价比更高：可利旧、可升级、可焕新
用户可以利旧原有CPU服务器，通过升级来获得性能提升。也可以购买基于AMD EPYC处理器的新服务器，其性价比相当感人。
❷ 更低的TCO成本：高能效比，永续服务
AI训练可能是“一顿操作猛如虎”，但AI推理任务一旦部署到生产环境，就是一个长期的投入，运维成本、能耗等都必须考虑周全。
AMD EPYC处理器能以较低的能耗完成高效的推理任务。
当然，还有最后一点，也是非常重要↓
跟各种偏门异构加速方案相比，x86 CPU服务器，大家太熟悉啦~
熟悉的架构、熟悉的界面、熟悉的环境、熟悉的运维...，这种熟悉，降低了技术门槛，降低了投入成本，也增强了掌控力！
所以，懂行、精明用户在AI推理时，当然是选择老朋友—AMD EPYC处理器！
