AMD, 클라우드 네이티브 및 기술 컴퓨팅 워크로드용 프로세서로 4세대 EPYC CPU 포트폴리오 확장

 

오늘, "데이터 센터 및 AI 기술 프리미어"에서 AMD는 4세대 EPYC CPU 포트폴리오에 두 개의 새로운 워크로드 최적화 프로세서를 추가했다고 발표했습니다. 새로운 "Zen 4c" 코어 아키텍처를 활용함으로써 AMD EPYC 97X4 클라우드 네이티브 최적화 데이터 센터 CPU는 EPYC 9004 시리즈 프로세서를 더욱 확장하여 리더십 클라우드 네이티브 컴퓨팅에 필요한 스레드 밀도와 규모를 제공합니다. 또한 AMD는 가장 까다로운 기술 컴퓨팅 워크로드에 이상적인 AMD 3D V-캐시 기술을 탑재한 4세대 AMD EPYC 프로세서를 발표했습니다.

 

"워크로드 최적화 컴퓨팅 시대에 우리의 새로운 CPU는 데이터 센터에서 가능한 것의 한계를 뛰어넘어 새로운 수준의 성능, 효율성 및 확장성을 제공합니다. 솔루션 비즈니스 그룹, AMD. "우리는 제품 로드맵을 고객의 고유한 환경에 밀접하게 맞추며 4세대 AMD EPYC 프로세서 제품군의 각 제품은 범용, 클라우드 네이티브 또는 기술 컴퓨팅 워크로드에서 강력하고 선도적인 성능을 제공하도록 맞춤화되었습니다."

 

 

클라우드 네이티브 컴퓨팅의 발전

클라우드 네이티브 워크로드는 클라우드 아키텍처를 염두에 두고 설계되었으며 빠르게 개발, 배포 및 업데이트되는 빠르게 성장하는 애플리케이션 클래스입니다. 최대 128개의 코어를 갖춘 AMD EPYC 97X4 프로세서는 주요 클라우드 네이티브 워크로드에 대해 Ampere에 비해 최대 3.7배의 처리량 성능을 제공합니다. 또한 "Zen 4c" 코어가 장착된 4세대 AMD EPYC 프로세서는 고객에게 최대 2.7배 향상된 에너지 효율성을 제공하고 서버당 최대 3배 더 많은 컨테이너를 지원하여 클라우드 네이티브 애플리케이션을 최대 규모로 구동합니다.

 

"데이터 센터 및 AI 기술 시사회"에서 AMD는 Meta와 함께 이 프로세서가 Instagram, WhatsApp 등과 같은 주요 애플리케이션에 어떻게 적합한지 논의했습니다. Meta가 4세대 AMD EPYC 97X4 프로세서로 다양한 워크로드에서 3세대 AMD EPYC에 비해 인상적인 성능 향상을 보이는 동시에 상당한 TCO 개선을 ​​제공하는 방법과 AMD와 Meta가 Meta의 전력 효율성 및 컴퓨팅을 위해 EPYC CPU를 최적화한 방법- 밀도 요구 사항.

 

뛰어난 테크니컬 컴퓨팅 성능

테크니컬 컴퓨팅은 더 빠른 설계 반복과 보다 강력한 시뮬레이션을 가능하게 하여 기업이 새롭고 매력적인 제품을 설계하는 데 도움을 줍니다. AMD 3D V-Cache 기술이 적용된 4세대 AMD EPYC 프로세서는 AMD EPYC 9004 시리즈 프로세서를 더욱 확장하여 전산 유체 역학(CFD), 유한 요소 분석(FEA), 전자 설계와 같은 기술 컴퓨팅 워크로드를 위한 세계 최고의 x86 CPU를 제공합니다. 자동화(EDA) 및 구조 분석. 최대 96개의 "Zen 4" 코어와 업계 최고의 1GB 이상의 L3 캐시를 갖춘 AMD 3D V-Cache가 포함된 4세대 AMD EPYC 프로세서는 Ansys CFX에서 하루에 최대 두 배의 설계 작업을 제공하여 제품 개발 속도를 크게 높일 수 있습니다.

 

Microsoft는 "데이터 센터 및 AI 기술 시사회" 무대에서 AMD 3D V-Cache가 포함된 4세대 AMD EPYC 프로세서로 구동되는 Azure HBv4 및 HX 인스턴스의 정식 출시를 발표했습니다. 가장 까다로운 HPC 애플리케이션에 최적화된 최신 인스턴스는 이전 세대 HBv3에 비해 최대 5배의 성능 향상을 제공하고 수십만 개의 CPU 코어로 확장됩니다.

 

 

4세대 AMD EPYC 프로세서의 전체 라인업은 현재 사용 가능하며 기능 및 소켓이 기존 AMD EPYC 9004 시리즈 CPU 기반 시스템과 호환되어 원활한 업그레이드 경로를 제공합니다.

 

출처 : https://www.techpowerup.com/310038/amd-expands-4th-gen-epyc-cpu-portfolio-with-processors-for-cloud-native-and-technical-computing-workloads

 

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