从那不勒斯到米兰,为什么每代CPU都有代号?

来源:戴尔    2021-04-13 16:19:00

关键字: 戴尔易安信解决方案

戴尔科技集团与AMD在数据中心领域有着紧密合作,随着第三代AMD霄龙服务器CPU的问世,这款服务器CPU现已搭载最新的戴尔易安信PowerEdge服务器,为用户带来更多选择。

从第一代“那不勒斯

到第二代“罗马

再到第三代“米兰

AMD华丽完成了三级跳

从地图上看

那不勒斯到米兰

一路向北

也预示着蒸蒸日上

正文开始前,先跑个题。AMD选了3个意大利城市作为代号,是否别有深意呢?

好奇的小编搜了一下,AMD的没找到,倒是找到了英特尔的,两家互为“友商”,应该也差不多吧▼

英特尔官方高级战略规划师Jeff Tripp在采访中表示,在早期,处理器采用代号是为了在内部交流方便,因为有多个产品线,同时也是为了保密,既让内部的人能够明白它是什么,又能让外部的人们对它感到困惑。

比如英特尔现在把所有CPU都以湖泊命名,那么公司以外的人就很难区分产品,是否 "Coffee Lake "比 "Ice Lake "更好?从名字上无法分辨。

而关于命名通常会有一个正式的程序,但有时也会比较“偶然”,例如Coffee Lake是在一个清晨的会议上被确定,因为首席规划师承认迫切需要咖啡…

"Coffee Lake was named in a very, very early meeting,The planner admitted to being in a state of extreme coffee need..."

言归正传。就在上个月,AMD正式发布了代号为“米兰”的第三代AMD EPYC(霄龙)处理器,并号称这是迄今为止Zen生命周期中最全面的设计大改。

下面就来细细说一下,此次发布的第三代EPYC处理器有哪些亮点

01
性能继续提升

第三代EPYC处理器使用AMD最新的Zen 3内核,提供多达64个内核和128个线程,与上一代相比,Zen 3架构单核性能提升了19% 

该处理器被设计为具有八个小芯片,每个小芯片具有八个核心,这点类似于罗马,但是这次小芯片中的所有八个核心都已连接,从而实现了有效的双L3高速缓存设计,降低了整体高速缓存延迟结构。

新的EPYC 7003处理器系列都将具有128通道的PCIe 4.0、8个内存通道,大多数型号都支持双处理器连接,并且提供了用于通道内存优化的新选项。

01
安全性继续提升

安全方面,这次新发布的EPYC处理器支持安全嵌套分页(Secure Nested Paging),即为受信任的虚拟机提供保护,使其免于不受信任的虚拟机监视器,并且该处理器提供了一个新特性——CET Shadow Stack。

该特性能够提供返回地址的镜像,从而免受面向返回编程(ROP)的攻击。这使得系统能够检测和缓解攻击,即使成功实现了某个堆栈溢出攻击,但它无法攻击影子堆栈。该特性要求操作系统 / 虚拟机监视器进行软件更新。

02
满足多种用户需求

新的EPYC 7003处理器系列共有19种型号,在这些型号中,AMD将它们分为3组:核心性能,具有最高频率的CPU和较大的缓存/核心比率;核心密度,重点是最高的核心和线程数;以及平衡和优化,使CPU的性能和TCO(总拥有成本)更好结合。

实际性能上,AMD表示,无论在高性能计算(HPC)、云计算工作负载,还是企业工作负载方面,新一代EPYC处理器相比相同内核数的上一代EPYC处理器有了显着改进。

例如,在关系数据库性能方面,将EPYC 75F3(32核)与第二代EPYC 7542(32核)进行比较时,新一代的EPYC处理器每分钟提供的TPM(受信任的平台模块)/新订单数量,最多可增加19%。企业还可以在不必担心影响性能的情况下实现安全。

最新搭载EPYC的服务器

现已上市!

戴尔科技集团与AMD在数据中心领域有着紧密合作,随着第三代AMD霄龙服务器CPU的问世,这款服务器CPU现已搭载最新的戴尔易安信PowerEdge服务器,为用户带来更多选择。

目前,采用第三代AMD霄龙处理器的戴尔易安信PowerEdge C6525、R7525、R6525、R7515和R6515服务器现已在全球上市!

其中特别值得一提的是戴尔易安信PowerEdge XE8545,这是一款功能强大的全新服务器,采用双插槽的4U机架,最多包含128个第三代AMD霄龙处理器核心、四个NVIDIA  A100 GPU以及NVIDIA  vGPU软件所具备的优化性能。

它专为加速的工作负载而设计,使其成为尖端机器学习模型,复杂的高性能计算(HPC)和GPU虚拟化的理想选择

此外,PowerEdge XE8545是首批安装新的NVIDIA NVLink™基板(baseboard)服务器之一,该基板搭载英伟达GPU旗舰A100芯片。用户可以通过每个GPU每秒多出1.46倍的图像来提升A100机器学习推理能力。

该服务器还通过NVMe™提高了存储速度,并利用PCIe Gen 4降低了数据延迟,以加速I/O吞吐量,从而避免在执行大型数据集时出现性能瓶颈。这些组件通过使数据接近处理,帮助用户充分利用服务器的计算能力。

无论训练还是推理,解决涉及流体动力学或基因组学的棘手问题,戴尔科技与AMD携手合作,为您带来!

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