摘要：AMD这两年非常火，能效和运行表现非常优秀，性价比也非常不错。然而，商家只会跟你狂吹AMD相比Intel的CPU如何优秀，直到产品买回去后，少部分用户发现需要使用的软件莫名其妙地跑不起来，无论怎么折腾就是会出问题。虽然这种场景不多，但是真实存在。作者有幸购买A
AMD这两年非常火，能效和运行表现非常优秀，性价比也非常不错。然而，商家只会跟你狂吹AMD相比Intel的CPU如何优秀，直到产品买回去后，少部分用户发现需要使用的软件莫名其妙地跑不起来，无论怎么折腾就是会出问题。虽然这种场景不多，但是真实存在。作者有幸购买AMD CPU的电脑，各方面表现确实优秀，然而碰到部分软件始终无法运行，最后折腾到放弃，因此写下本文分享两者差异。
1.CPU设计差异
二者在指令集方面的实现差异如下：
1）虽然都支持x86-64指令集，但Intel和AMD对SIMD扩展(如AVX)的实现方式不同。
2）部分软件(如Intel MKL)使用区分性CPU调度器，不能有效利用AMD的CPU的SIMD扩展。
3）AMD的Zen架构与Intel的Core架构在微操作缓存、分支预测等方面存在差异。
2.软件优化倾向性
Intel专用优化工具1）Intel提供Math Kernel Library(MKL库)、VTune等专用优化工具链。
2）许多科学计算软件(如Abaqus、MATLAB)默认依赖这些Intel优化库。
3）这些工具对Intel的CPU有深度优化，在AMD CPU上可能表现不佳。
历史优化惯性1）由于Intel长期占据市场主导地位(2023年市场份额达77.3%)，软件厂商优先为其优化。
2）部分软件早期主要针对Intel设计，未充分考虑AMD架构特性。
3）即使新版本软件支持AMD处理器，默认库文件可能仍保持Intel优化版本。
这里列举在AMD CPU上存在兼容性问题的中间件和软件，类似于Intel MKL在AMD CPU上的不兼容情况：
1.数学计算库类
· 1）Intel Math Kernel Library (MKL)
在AMD CPU上运行较慢，因为其调度器不能有效利用AMD CPU的SIMD扩展。用户需要通过修改环境变量(如MKL_DEBUG_CPU_TYPE=5)来强制使用AVX2指令集，但最新版本的MKL已移除此功能。部分科学计算软件(如VASP)在AMD CPU上性能较差，尤其是在使用MKL时。Intel的MKL库是一个高性能数学基础库，不少软件都在使用这个库，有些公司早期开发的一些工程软件也有少数使用MKL库，如果后期针对AMD做兼容性开发，这些工程软件会存在兼容性问题。
·2） OpenBLAS
在AMD CPU上存在兼容性问题，尤其是在使用GCC14编译器时部分测试会失败。
2.工程与科学计算软件
1）Abaqus
依赖Intel MKL库，在AMD的CPU上可能触发指令集冲突，导致计算中断，高版本软件虽支持AMD处理器，但默认库文件未做适配更新，因此用户需要替换不兼容的MKL库文件才能正常运行。
2） MATLAB
旧版本(R2020a之前)使用Intel MKL，在AMD的CPU上性能较差，R2020a及以后版本修复了此问题。
3.开发与虚拟化工具
1） Android Studio
配置Android Studio自带的AVD时遇到不支持AMD指令虚拟化问题。
2）TwinCAT
这是一款运动控制软件，在AMD的CPU上可能存在兼容性问题。
4.其他软件
1）PyPI CvxOpt
Tau优化库，因为是Intel赞助开发的，AMD不支持。
2）Adobe软件(如Photoshop)
AMD的核显有时可能无法被调用。
AMD和Intel的CPU存在一些差异，普通用户一般难以遇到这种差异导致的问题，但是在一些工程应用和专业使用场合可能会遇到，本文列举这些差异帮助用户避坑。
来源：科技爱好者一点号