互联网企业需要 AMD EPYC 9A14 这样的“六边形战士”

摘要：以前，选择处理器、服务器等设备，人们更关注的是性能和相关技术指标，而现在则更关心 IT 设备和方案能够为企业的业务创造多大价值。从以技术和产品为中心转向以业务和价值为中心，这种转变对于企业乃至整个 IT 行业的影响都是极其深远的。具体到行业应用层面，场景化

在企业加速数智化转型的当下，算力已成为驱动新质生产力发展的核心要素之一。

面对不断增加的工作负载类型和多样化的业务场景，实现算力的场景化应用是充分释放算力潜能、提升业务价值的必然选择。

以用户为中心 “场景化”是一把尺

随着技术的进步以及数字化浪潮的推动，IT 正步入以业务为主导的时代。

以前，选择处理器、服务器等设备，人们更关注的是性能和相关技术指标，而现在则更关心 IT 设备和方案能够为企业的业务创造多大价值。从以技术和产品为中心转向以业务和价值为中心，这种转变对于企业乃至整个 IT 行业的影响都是极其深远的。具体到行业应用层面，场景化正是上述转变带来的最直接的结果。

所谓场景化应用，是指将特定的应用环境或需求与实际的产品或服务相结合，强调以用户为中心，提供有针对性的解决方案‌。对于 IT 产品供应商来说，只有深入理解用户的具体场景需求，才能提供更精准、高效的解决方案，从而更好满足企业业务创新和发展的要求‌。大到人工智能应用，小到服务器处理器的适配，都应遵从场景化的原则，做到有的放矢，才能事半功倍。

众所周知，第四代AMD EPYC（霄龙）处理器为数据中心应用带来了更高的性能和能效。但是由于该系列处理器型号众多，性能和功能各具特色，且覆盖从通用计算到边缘计算的不同应用环境，那么从企业用户的角度，如何才能选择一款最适合自己的AMD EPYC处理器呢？

下面，就让我们以 AMD EPYC 9A14 处理器为例，通过“场景化”这把尺，以互联网企业最重要的细分场景和价值实现为衡量和对照，对其进行一次全方全扫描，看看它是不是您理想的选择？

四大典型场景呼唤“六边形战士”

当前，数字化转型、技术和内容创新、可持续发展、数据与隐私安全等方面的要求，促使互联网企业不断加快自身业务变革，为此需要选择在性能、能效、安全稳定性、适应性等方面均衡发展且综合能力突出的产品和解决方案。

我们将从互联网企业最典型的四大业务场景出发，对 AMD EPYC 9A14 处理器的特点、能力及其场景适配性进行针对性分析。

典型应用场景一：大规模数据处理

场景需求分析：互联网企业每天都会产生大量的用户行为、交易、日志等数据。比较典型的如电商平台、社交平台等，不仅数据规模庞大，而且数据的产生和传输速度非常快，同时数据类型复杂多样。为应对业务发展的挑战，需要对这些海量数据进行快速分析处理。

关键挑战：处理器的高并发处理能力不足成为瓶颈。

应对之道：得益于其高核心数和线程数，AMD EPYC 9A14 的高并发设计使得服务器能够更高效地处理大规模数据任务，且无需多路径并行即可执行更多操作，即使同时处理数以万计的资源需求也不在话下。具体来看，对于互联网企业来说，多任务处理场景是常态，比如电商促销时大量用户下单、查询和支付等操作；再比如，社交平台上的用户实时聊天、动态更新、点赞评论也会产生的大量请求。面对诸如此类的大规模并发任务，AMD EPYC 9A14 拥有最高可达96个物理核心和 192 个线程，其强大的多核多线程能力可以轻松应对高并发任务，保证系统快速响应，避免卡顿或崩溃，提升用户体验。

典型应用场景二：提升云服务水平

场景需求分析：经过多年应用实践，云服务器因其高度灵活性、可扩展性和成本效益等优势，已经被广泛应用于多个行业和场景之中。越来越多的企业将自己的网站和应用程序等托管在云上，以获得更高的可靠性、弹性伸缩能力、安全性和简便性。作为云服务商，必须为众多不同的客户提供稳定、高效、持续的服务支撑，以灵活应对高访问量和流量波动。

关键挑战：服务器的性能和效率低下。

应对之道： AMD EPYC 9A14 采用了高性能架构——Zen 4 架构，相比上一代产品在每个时钟周期执行的指令数量上提升约 14%，再加上更高的主频，整体性能大幅提升。正是这种高性能架构，使得处理器能够在相同时间内处理更多请求，从而显著减少服务器响应时间，并大幅提高业务的运行效率。对于互联网企业的网站托管、邮件服务、文件存储等传统IT业务而言，Zen 4架构带来的更高IPC性能，使得AMD EPYC 9A14能够快速处理大量并发任务，减少任务等待时间。特别是在支撑云原生数据库和数据分析方面，AMD EPYC 9A14的性能优势得到进一步凸显，极大地提升了响应速度，改善了用户体验。

另外，得益于自身的高性能与高能效，AMD EPYC 9A14还可以支持更多虚拟机同时运行，在提高服务器资源利用率的同时，有效降低硬件成本与能源消耗。

典型应用场景三：高速数据传输

场景需求分析：在互联网中，数据传输速度对业务的实时性来说至关重要。比如，在线视频直播、实时金融交易等，都是典型的快速数据传输场景。近年来，网络直播快速兴起。国家市场监督管理总局直属机构中国计量科学研究院联合多家单位共同发布的《直播电商行业高质量发展报告（2023—2024年度）》蓝皮书显示，2023年，我国直播电商渗透率达到37.8%，同比增长24.3%；截至2023年12月，用户规模达到5.97亿人，占网民整体的54.7%。因为直播内容需要实时传输给成千上万的观众，所以高速数据传输成了基本诉求。

关键挑战：内存和带宽存在瓶颈。

应对之道： AMD EPYC 9A14的PCIe 5.0×128总线，就是像为数据传输铺就的“高速公路”，能够提供更高的带宽和更快的传输速度，完全可以满足数据实时传输和处理场景的需要。具体来看，针对内存密集型业务，包括大数据分析、视频处理、数据库管理等，AMD EPYC 9A14可以支持12通道DDR5-4800内存，内存带宽高达460.8GB/s，在充足内存带宽的保障下，数据读取和处理速度显著提升，同时还可以减少加载时间，最终达到提高处理效率的目的。

另外，AMD EPYC 9A14在缓存设计上也表现卓越，对比上代产品Milan EPYC 9003系列，每核心的二级缓存翻倍至1MB，共享的三级缓存最高可达384MB。此种大容量缓存设计大大提升了指令的命中率，减少了数据转移和通信延迟，是处理高并发任务所必须的。

典型应用场景四：模型训练和推理

场景需求分析：人工智能和机器学习率先在在互联网行业得到了广泛应用，包括搜索引擎优化、智能客服‌、推荐系统、广告投放、数据分析等。特别是大模型的兴起，有力地促进了互联网内容与商业模式的进一步创新。但是值得注意的是，模型的训练和推理通常需要占用大量计算资源。

关键挑战：更高效地支撑人工智能和机器学习应用。

应对之道： AMD EPYC 9A14 最引以为豪的高性能，能够加速训练和推理过程，在缩短训练时间的同时，还能提高模型的准确性和实时性，尤其是在图像识别、语音识别、自然语言处理方面，能为企业提供强大的计算支持。举例来说，互联网企业常用的智能客服和推荐系统，能够有效提升客户服务质量和销售转化率，这些系统需要实时处理用户咨询和行为数据，并给出快速准确的回答和推荐。AMD EPYC 9A14强大的计算能力可以确保快速响应和准确推荐，从而提升用户体验和业务效果。

概括而言，AMD EPYC 9A14拥有更多的核心、更大的缓存和最高的频率，以及极为丰富的技术特性，这让它在面对人工智能和机器学习应用时能够游刃有余。比如，在推理方面，AMD EPYC 9A14因其高核心数和频率优化能力，基础运行频率达到2.6GHz，最大加速频率维持在 3.7 GHz，在处理多个推理负载时速度更快、效率更高。