AI时代的算力、算法和数据处在一种螺旋式的提升关系中，虽然芯片制程和计算性能的提升，使得对算力的渴求不像以前那样迫切，但当算法普及和数据累积达到一个新的程度时，原来的算力又不够了，成为AI性能提升的硬指标。
2019年5月初，AMD度过了自己的50岁生日。创办50年来，它已经成长全球唯一一个拥有高性能CPU和GPU芯片的半导体公司。也是在2019年，AMD推出了7nm Zen2架构的新一代霄龙/锐龙处理器，这是21世纪以来继64位K8之后AMD最重要的CPU升级之一。
在7nm Zen2架构处理器上，AMD再次将CPU性能和核心数量提升到了一个新纪录上。相比上一代Zen架构，单核心IPC性能提升15%，相当可观；核心数量更是直接翻番，第二代EPYC处理器以8的倍数从8核、16核……到48核，以及最高的64核128线程，可谓豪华。得益于EPYC的设计下放到消费级产品，主流桌面锐龙也做到了16核32线程，HEDT发烧平台做到了24核、32核乃至64核128线程。
在7nm Zen2发布之后，有分析师评价说，这是AMD 50年来首次在架构及工艺上同时领先对手，这在以前是没有过的。
AMD CEO苏姿丰在去年的发布会上表态，AMD已经变了，得益于一系列技术及产品突破，AMD从大家印象中的市场导向型企业变成了技术导向型企业，并且是“技术领导”型企业。
从2017年正式重返高性能计算领域，在2年时间里AMD经过三代锐龙、两代霄龙处理器的发展，就站上了高性能计算领域的制高点，他们是怎么做到的呢？
7nm Zen2创新制胜：x86首发小芯片设计 64核128线程破纪录
在AMD推出Zen架构处理器之前，x86 CPU行业的发展已经停滞多年了。单核性能多年没有明显提升，多核也没有明显变化，桌面市场10年间都是最多4核8线程，服务器市场还停留在20+核心时代，业界无奈称之为“挤牙膏”，这严重阻碍了x86行业的发展。
AMD在第一代Zen上取得了突破，IPC性能大涨52%不说，还顺手将CPU核心数量提升了一倍，桌面普及8核16线程，EPYC霄龙处理器也做到了32核64线程，多任务性能轻松碾压对手的CPU。
在7nm Zen2处理器上，AMD又实现了一次性能突破，大胆放弃了传统设计思路，首次在x86行业使用了chiplets小芯片设计，CPU计算核心与IO核心分离，核心数翻倍，最多64核128线程，再一次将CPU计算性能推向了新高潮。
以第二代EPYC为例，它的64核架构实际上就是1+8模块组成的。中间最大的那个是IO核心，称为IOD（IO Die），使用了12nm工艺制造，根据需要集成了不同数量的DDR主控、PCIe主控、IF总线等IO单元，EPYC版的IOD核心面积416mm2，集成340亿晶体管。
IO核心周围的8个模块则是CPU核心，7nm工艺制造，成为CCD（Core Chiplet Die），每个CCD中有8核16线程CPU，面积74mm2，集成38亿晶体管。
这样一来，AMD在设计EPYC处理器的时候就有足够的灵活性，好像搭积木那样堆出不同核心的EPYC处理器，以8的倍数，从8核到64核CPU只需考虑不同的IO核心及CCD核心搭配即可。
这种巧妙的设计不仅赋予了第二代AMD EPYC处理器灵活性，还大幅降低了成本。根据AMD的测算，核心数越多，成本优势就越明显，64核7nm锐龙作为100%基准的话，那么48核的成本就是0.9，而原生48核设计的成本至少是1.9，比小芯片设计高太多了，几乎翻倍。
当然，最重要的一点还有，在第二代EPYC处理器多核性能再次翻倍的同时，单核性能并没有止步，通过7nm工艺及架构改进，AMD在Zen2上实现了15%的IPC性能提升，Cinebench基准测试中实际提升20%以上。
总之，AMD的64核EPYC处理器凭借7nm Zen2巧妙、灵活的架构设计，再次将高性能计算能力翻倍，从发布到现在已经打破了至少140项世界计算纪录，并且还在持续不断地提升中。
EPYC高性能计算成功之道：把握技术趋势、敢于创新
为何EPYC处理器能够取得这样的成功，2011年进入AMD公司、2014年担任CEO的苏姿丰（Lisa Su）是最有发言权的。此前，对半导体行业另一个巨头英特尔来说，发展是遵循其著名的Tick-Tock战略的，要么提升芯片制造工艺，要么更新设计架构。
对AMD来说，他们急需一次爆发，因此公司决定双管齐下，创造一个全新的产品组合。
苏姿丰说服了客户，花费数年时间打造出了这一代7nm Zen2架构的处理器。在友商仍然使用14nm工艺的情况下，AMD在升级架构的同时，上马最先进的7nm工艺无疑是有极大风险的，但最后事实证明AMD“赌对了”。
对AMD来说，过去几年最大的收获就是他们成功制定并实施了新一代路线图，从2017年的14nm Zen架构开始，AMD在工艺、架构上就保持着同步升级的节奏，改变了业界Tick-Tock两年升级一次的惯例。
按照路线图发展下去，2020年AMD还会推出7nm工艺的Zen3架构的处理器，首发于第三代EPYC处理器 “Milan” （米兰）中，今年底应该就会上市了。
再往后，AMD也正式宣布了5nm工艺的Zen4架构，同样会首先应用于第四代EPYC处理器“Genoa”（热那亚）中。
AI时代来临 高性能计算新篇章开启
凭借7nm Zen2强劲的性能表现，AMD赢得了顶级超算的青睐。AMD先后宣布了新一代E级超级计算机 Frontier和El Capitan，预期峰值处理能力分别为150亿亿次FLOPS和200亿亿次FLOPS以上，计划分别于2021年和2023年交付，后者有望在交付后成为世界上速度最快的超级计算机。
Frontier将采用下一代EPYC，建成后，通过大幅提升大规模人工智能、数据分析和模拟的性能来实现科学突破，帮助科学家开展更多计算。
在Frontier创新成果的基础上，El Capitan采用代号为“Genoa”（热那亚）的下一代 AMD EPYC处理器以及针对高性能计算和AI工作负载而优化的新型架构的下一代 Radeon Instinct GPU。前者将基于“Zen 4”处理器核心来支持下一代内存和 I/O 子系统，从而更好地服务于 AI 和高性能计算工作负载，后者将采用下一代高带宽内存以实现出色的 学习性能。El Capitan这样的设计将在 AI 和机器学习数据分析方面实现飞跃。
接下来的高性能计算该如何发展？从Zen2来看，人们对CPU单核及多核心的性能要求已经达到一个比较满意的地步，现在更关键的是如何利用好这些多核CPU的性能。最有希望的领域应该是AI人工智能了，AI时代的算力、算法和数据交替上升，对更高算力的需求永不停歇，成为AI性能提升的硬指标。
上面提到的Frontier超算性能轻易就达到了目前排名第一的超算系统Summit的7倍水平，而El Capitan的计算能力则更高。
AMD CEO苏姿丰前不久接受采访时就透露了这方面的信息，她举了一个前景很诱人的例子，那就是AI人工智能相关的语音识别，目前处理器文本信息不需要多强的CPU性能，但语音识别这样的应用场景现在多是靠后台的数据中心运算的。
如果超算技术下放到消费级产品上，那么语音识别等应用就可以利用本地的处理器来计算，这样速度、效率就会好很多。
根据苏姿丰的预测，EPYC处理器所代表的高性能计算会在未来5到10年里深刻影响我们的生活，不仅仅是推动数据中心领域的高性能计算发展，还会进一步促进与消费级产品的融合，特别是在AI技术飞速发展的过程中，无处不在的澎湃算力都是最关键的。
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