AI生命周期包括最重要的兩個部分，一個是AI訓練，一個是AI推理。
其中，AI訓練就是讓模型識別數據模式，是數據和處理最密集的部分，需要大規模的算力。
在這一階段，往往優先使用大規模並行的GPU加速器或專用的AI加速器，有時候根據情況也可以使用超高性能的CPU處理器。
AI推理則是基於訓練好的模型，實時處理輸入的數據，只需較小的算力，更接近數據的實際位置，更強調持續運算與低延遲。
因此，這個階段使用常規的CPU最合適，其性能、能效、兼容性、性價比完美符合AI推理需求。
當然，這對CPU的綜合素質也是有著很高的需求的，足夠強大且平衡的性能、能效、成本才能帶來足夠高的效率、效益。
一般來說，GPU訓練，CPU推理，再加上開發框架和軟體支持，構成了最合適的完整AI生命周期。
作為行業唯一同時擁有高性能GPU、CPU、FPGA平台性解決方案的AMD，再加上ROCm開發平台的不斷成熟，在AI訓練、推理的整個生命周期里都有著得天獨厚的優勢，尤其是EPYC CPU簡直做到了無敵寂寞。
如今，AMD EPYC處理器已經成為最常被選擇用於AI推理的伺服器平台，尤其是第四代Genoa EPYC 9004系列，執行AI推理的能力又得到了巨大的飛躍。
比如全新的Zen 4架構，相比上代在每時鍾周期執行指令數上提升了約14％，再加上更高的頻率，性能有了極大的提升。
比如先進的5nm製造工藝，它大大提高了處理器的集成度，結合新架構使得高性能、高能效成為可能。
比如更多的核心與線程數量，比上代增加了足足一半，最高來到96個，並支持同步多線程，無需多路並行就能執行更多推理操作，同時處理上萬個源的數據推理需求也不在話下，從而兼具高並發、低延遲。
比如靈活高效的AVX-512擴展指令集，可高效執行大量的矩陣和向量計算，顯著提高卷積和矩陣乘法的速度，尤其是BF16數據類型可提高吞吐量，避免INT8數據的量化風險，而且還是雙周期的256位流水線設計，效率和能效都更高。
比如更強大的記憶體與I/O，包括引入DDR5記憶體並支持多達12個通道，以及多達128條PCIe 5.0通道，成為大規模數據傳輸的高速公路。
比如極高的能效，96核心的熱設計功耗也只需360W，84核心可以控制在290W，從而顯著降低散熱方面的壓力。
還有一貫出色的性價比，可以大大降低TCO(總擁有成本)。
以及不要忘了，AMD EPYC基於x86架構指令集，是大家最熟悉的、最熟練的，部署、開發和應用的難度與成本都遠低於各種特殊架構。
對於AI，我們平常關注更多的是AI訓練，尤其是龐大的算力需求，AI推理則是訓練之後真正落地體驗的階段，重要性同樣不言而喻，同樣需要恰到好處的軟硬體平台需求。
搭載AMD EPYC的伺服器，就恰好為基於CPU處理器的AI推理工作提供了一個優秀的平台。
96核心、DDR5記憶體和PCIe 5.0擴展、AVX-512指令等實現了性能和能效的雙重提升，而為處理器優化的庫、原語則提供強大的保駕護航。
無論任何模型還是場景，AMD EPYC都能提供充足的高性能、高能效、高性價比。
來源：快科技
