AMD EPYC 9334 处理器变革医疗 AI：七大优势指明未来

摘要：随着各种大模型层出不穷，AI行业持续蓬勃发展，正在给千行百业带来全新的面貌，尤其是DeepSeek的横空出世，让大家突然意识到，AI还可以这么玩，也给众多行业应用带来了新的思考。

DeepSeek带动AI应用走向深入

随着各种大模型层出不穷，AI行业持续蓬勃发展，正在给千行百业带来全新的面貌，尤其是DeepSeek的横空出世，让大家突然意识到，AI还可以这么玩，也给众多行业应用带来了新的思考。

DeepSeek的一个突出变化，就是显著降低了对硬件算力的需求，让用户能够以更低的投入成本，获得更高效的AI体验，对于AI应用的普及有着莫大的意义。

但无论如何，AI大模型的部署与应用，始终都是以硬件算力为基础底座，始终都需要有针对性的软硬结合，才能发挥出最佳效率，获得最高的投入产出比。

因此，结合实际应用场景的不同需求，选择最切合实际的大模型与硬件组合，必然是未来AI应用的一个关键点，尤其是一些专业类垂直应用领域，更需要有针对性地部署合理的落地方案。

例如医疗机构，他们就早早就意识到了AI的重要作用，因为医疗数据比较敏感而且很难公开，不适合直接套用公有的AI大模型，但作为单一医疗机构，单独开发大模型既缺乏相应能力，也没有必要。

据了解，2023年开始，有些医疗机构就开始尝试做私有大模型，以本地部署大模型＋外挂医疗数据的组合方式，为医疗机构提供服务，这样既能保证技术的成熟可靠，以及尽可能低的成本，也能高度契合实际应用场景。

具体到业务层面，有了开源的DeepSeek大模型的支持，解读向量化的医疗数据，再交由DeepSeek进行本地化分析后输出，用于给各个科室的医生提供医疗建议和辅助，完美满足了实际需求，也大大提升了诊疗准确性和效率。

AI时代不仅看大模型硬件实力也很关键

在看得见的应用业务之下，是保证大模型顺畅运行的高效算力硬件基础设施。无论是计算性能，还是内存带宽、扩展性，又或者是能效比、性价比，都是在采购、配置硬件时必须综合考虑的，这样才能真正将钱花在刀刃上。

其中，CPU处理器作为整个算力平台的“大脑中枢”，一直都起着最为至关重要的作用，不仅是整个系统顺畅运转的连接、指挥中心，更是确保高性能计算系统的坚实后盾。

对于规模更大、性能要求更高的AI工作负载，GPU或许是合适之选，但要让这些价值不菲的GPU充分发挥性能，务必选择合适的主机平台，在性能、扩展性、兼容性、能效等方面做到完美契合。

当然，要想在专业领域搞定要求苛刻的AI大模型，为大量用户并发使用，普通的消费级处理器自然是不够的，必须请出更强大的服务器与数据中心设计处理器，而说到这类产品，AMD EPYC无疑是近些年的佼佼者。

根据市调机构Mercury Research日前公布的数据，2024年第四季度的全球x86数据中心处理器市场上，AMD EPYC的出货量份额已经高达25.1％。

如果按照收入计算，AMD EPYC的份额更是达到了惊人的35.5％，超过了三分之一，而且同比大增6.1个百分点，势头始终不减。

AMD EPYC能达到今天如此局面，自然得益于其强悍的实力和竞争力，全面的技术特性、丰富的产品线可以满足不同用户、不同场景的差异化需求，尤其是在这个AI高潮迭起的新时代，AMD EPYC更是展现了强大的适应能力。

比如针对医疗AI这样的中等规模AI部署支撑，EPYC 9334这样的主流型号就是非常合适的选择，无论是计算性能、内存带宽、扩展能力，还是能效比、性价比，都有着显著的优势。

EPYC 9334是第四代AMD EPYC 9004家族的一员，属于主流型号，无论规格还是性能都非常适中，属于主流应用的上佳之选。

EPYC 9334强在哪儿？七大独特优势

接下来我们就从不同角度，看看EPYC 9934是如何近乎完美地满足AI大模型部署与运行的。

1、优秀的工艺架构高超的计算密度

它采用了先进的5nm制造工艺，拥有更高的晶体管集成密度、更高的能效比，可以在同样的功耗下实现更高的性能，或者在同样的性能下大大降低电力消耗。

对于医疗AI这种需要7×24小时连续不断运行、持续高负载状态的场景而言，这一点尤为关键。

同样先进的Zen 4 CPU架构，通过对前端、整数/浮点执行引擎、缓存、指令集等等全方位的改进，IPC(每时钟周期指令数)平均提升了多达14％。

这意味着，在同样的频率下，它可以达到更高的计算性能，同样的时间内可以高效完成更多计算任务。

EPYC 9334拥有32个计算核心，支持64个逻辑线程，加速频率最高可达3.9GHz，全核加速频率也能达到3.85GHz。

这给它带来了非常高的计算性能和计算密度。用在医疗系统中，即便是大量医护人员同步并发使用，也能轻松满足，不会存在抢占资源的问题。

2、超大容量的缓存

AMD EPYC一贯以大缓存而闻名，EPYC 9334作为非顶级型号，依然为每个核心配备了1MB的二级缓存，总计32MB，同时共享128MB三级缓存，合计达160MB。

大容量缓存可以更好地辅助计算核心，尤其是减少核心访问内存的次数，可以快速从超高速缓存中获取所需指令和数据，从而大大提升计算性能。

比如在医疗AI应用中，当需要访问医学影像、基因组数据、诊断记录、治疗方法、病患统计等种种大规模数据集的时候，可以显著提升数据访问与诊疗效率。

同时，对于DeepSeek等AI大模型而言，缓存空间越大，模型的推理速度就越快，延迟也会越低。

3、超高的内存带宽

虽然有大容量缓存兜底，但是AI大模型的部署与运行，对内存容量、内存带宽的渴求是无止境的。

EPYC 9334可以支持多达12通道的DDR5内存，单路系统最大容量可达6TB，能轻松载入成百上千亿参数的AI大模型，而医疗领域的数据集往往都是超大规模的。

额定内存频率4800MT/s，带宽高达460.8GB/s，对比上代8通道DDR4-3200提升了多达1.25倍，这意味着在加载和处理海量医疗数据的时候，速度会更加飞快。

4、灵活的扩展性

EPYC 9334还支持多达128条PCIe 5.0高速系统通道，可以非常任性地连接扩展更多的GPU加速卡、NVMe SSD硬盘存储、高速网络设备等等。

尤其是GPU加速卡在部署连接的时候，可以随时按需增加，提升大模型的训练和推理性能。

另外，PCIe 5.0每个通道都拥有高达32GT/s的带宽，可以确保GPU加速卡和其他扩展设备不存在传输瓶颈，充分释放各自的性能潜力。

Genoa 9334对比上一代Milan 7513，虽然同为32核心处理器，但是9334的制程工艺从7nm升级至5nm；最高支持频率提升7%；每核心L2缓存容量提升100%；内存从DD4升级至DDR5，内存速率和内存容量分别实现50%的提升；PCIe从PCIe Gen4升级至PCIe Gen5，PCIe速率及CPU之间数据传输速率提升100%。

正是凭借这一系列的综合性优势，EPYC 9334能够更快的完成数据处理、任务调度等工作，以确保 GPU 能够更及时进入NCCL AllReduce操作（用于多GPU分布式训练的通信操作），最终在有效总线带宽上实现多达18%的领先优势，为数据规模庞大且模型复杂的医疗AI应用带来数据传输和处理效率的双重提升。

尤为值得一提的是，多GPU加速卡配置中，GPU、CPU性能必须相匹配，才能发挥系统性能的最大潜力，不能一个强一个弱而出现瓶颈。