AI私有化部署巨浪来袭,行业客户亟需“芯”动力

业界
风乍起,吹皱一池春水。2025年,DeepSeek引领的大模型风潮激活了整个产业链,曾经不温不火的AI应用市场也异常火爆,渴望智能化升级的行业客户更是跃跃欲试,带动AI私有化部署迅猛增长。

风乍起,吹皱一池春水。2025年,DeepSeek引领的大模型风潮激活了整个产业链,曾经不温不火的AI应用市场也异常火爆,渴望智能化升级的行业客户更是跃跃欲试,带动AI私有化部署迅猛增长。

种种迹象表明,在技术降本、数据安全、业务转型等多重因素的共振下,AI私有化部署将进入高速发展期,有望形成覆盖软硬件销售和全栈服务的万亿级生态。

这是一条厚雪长坡的超级赛道,但不同类型的客户在征途中也面临诸多挑战。一方面,金融、医疗等重量级行业是AI私有化部署的中流砥柱,其核心业务亟需本地大模型的深度赋能,对算力基础设施的高性能、低能耗寄予厚望;另一方面,大量的中小企业同样是AI私有化部署的主力军,其不仅需要高性价比大模型的鼎力支撑,更离不开推理服务器、AI一体机的迭代升级。

显而易见,当AI私有化部署巨浪来袭,普惠的大模型并非独舞者,算力底座也被推上风口浪尖,必须经受住纷繁场景的严峻考验。值得一提的是,大模型更需要高性能、高能效且可适应复杂工作负载的新型算力。作为通用算力与AI算力的核心基石,CPU在变革浪潮中无疑扮演着举足轻重的角色——无论是技术层面的不断创新,还是对推理能力的持续加持,都将深刻影响AI在千行百业的落地进程。

谁能真正为行业客户提供澎湃的“芯”动力?从早期的信息化建设到后来的数字化转型,AMD EPYC始终是行业客户的“贴心”伙伴,其第四代和第五代产品更像是为AI新时代量身定制的产品,堪称各个行业进行私有化部署、深化应用创新的算力更优解。

突破高性能与高能效无法兼得的两难困境

对很多行业客户而言,AI私有化部署常面临两难困境:为了加快核心业务与AI的融合速度,理应选择更高性能的算力底座;而追求高性能往往伴生难以承担的高能耗,成本高企且无法达成绿色节能的预期目标。

尽管系统级产品可通过软硬件优化寻求性能与能耗间的动态平衡,但要从根本上解决问题,就必须追本溯源,在CPU等核心部件中谋求突破,为算力底座的跃迁奠定坚实基础。

在探索高性能与高能效兼得的道路上,第四代AMD EPYC是业界的开路先锋。针对行业客户的需求痛点,其采用ZEN 4技术架构,IPC(每时钟周期执行指令数)平均提升多达14%,更高的核心频率促进CPU整体性能大幅改善,可为金融等重点行业的AI私有化部署构筑高性能底座;同时,能效水平也处于领先地位,96核心的热设计功耗只需360W,解除了很多行业客户的后顾之忧。

翻过一座大山,还有更高的山峰等待跨越。AMD EPYC并未停止前行的脚步,第五代产品在高性能与高能效方面更上层楼。焕新上市的AMD EPYC 9005系列处理器配备多达192个“Zen 5”或“Zen 5c”核心,具有出色的内存带宽和性能,开创先河的小芯片架构更成就高性能、高能效解决方案,可满足性能优先型、数据敏感型、绿色节能型等不同类型行业客户的多元需求,助力企业解决AI私有化部署中的各种难题。

值得关注的是,除了单机或多机的本地部署外,不少行业客户还会建设规模可观的私有云,满足业务发展的需求。伴随AI应用的不断深化,很多私有云数据中心的可用空间已接近饱和,电力也处于满负荷运转状态。AMD EPYC处理器凭借出色的性能和能效实现有效的工作负载整合,可在现有的数据中心内腾出更多空间和电力来支持新的AI工作负载。

重塑AI推理爆发期的算力底座

如果说化解高性能与高能效难以兼得的难题,是AI私有化部署开疆扩土的必要条件,那么在大模型迅速“下沉”、AI应用全面爆发的关键节点,为迈向深水区的AI推理找到适宜的算力平台,就变得尤为重要。

事实上,从2024年起,AI推理的热度就逐步升温,但囿于算力成本、大模型效率等因素尚未达到“沸点”。低成本、高性能大模型的横空出世无疑起到添薪加柴的作用——借助动态推理、MoE架构等算法创新,以及垂直领域优化和生态建设,AI推理效率得到2~3倍的提升,高性价比的解决方案点燃了行业客户AI部署的热情。

不过,仅靠爆款大模型的单打独斗还不足以让AI推理登上巅峰,来自CPU等核心算力层的持续创新也是AI推理不断进化的原动力。基于更高的CPU频率、更快速高效的数据传输能力和更大的三级缓存,第四代AMD EPYC在AI推理领域已逐渐获得广泛认可,为AI应用的遍地开花做好了铺垫。

机会总是留给有准备的人。当AI产业迈向新纪元,私有化部署蔚然成风,第五代AMD EPYC也应运而生,其既可打造性能出色的AI推理平台,又能胜任小型AI模型开发、测试和批量训练,可成为行业客户攻坚克难的利器。例如:在以FP32精度运行XGBoost(Higgs数据集)时,利用搭载192核AMD EPYC 9965处理器的双路服务器机器学习吞吐量可大幅提升。

以持续的算力创新驱动AI全面落地

不难看出,在AI私有化部署加速渗透的进程中,大模型和基于CPU的算力底座堪称“黄金搭档”——不仅为更多行业客户带来普惠红利,显著降低大模型开发与AI应用创新的门槛,而且探索出一条AI落地的崭新路径,让算力与算法的协同进化成为可能。

AI私有化部署的风潮来势迅猛,其间难免泥沙俱下,行业客户唯有把握好航向,才能抵达智能化的彼岸。

从这个意义上讲,第四代和第五代AMD EPYC犹如迷雾中的灯塔,以清晰的技术创新路线图和务实的商业化策略,为行业客户的数智化之旅保驾护航。除了为各种工作负载带来领先性能和效率外,AMD EPYC还能帮助客户在AI时代增强洞察能力、加快部署速度,进而构建起“CPU+”的全新算力生态,让AI落地不再遥远。

站在更开阔的视角,从底层算力基础设施到中间层大模型,再到上层AI应用,AI产业的整体架构日趋成型,不同层级的良性互动也渐入佳境。AI私有化部署只是打通AI产业链的一次“预演”,“芯”动力未来的宏大叙事更值得期待。

内容转载自:IT创事记

责任编辑:企业资讯
相关推荐

2023-10-28 09:08:19

微服务saas私有化

2013-03-11 13:08:06

戴尔私有化客户

2023-06-01 11:36:41

ChatGLM-6B

2013-03-26 09:40:58

戴尔私有化收购

2013-04-22 17:14:12

2024-07-31 09:34:59

2022-05-20 11:23:01

火山引擎A/B 测试ToB 市场

2020-05-25 16:00:24

工具代码开发

2015-10-10 11:08:38

360周鸿祎私有化

2010-06-08 10:53:54

戴尔

2024-01-07 13:17:06

Helm云原生微服务

2013-09-16 10:21:44

戴尔私有化PC

2021-06-02 00:22:04

ClouderaHadoop私有化

2013-09-17 09:53:15

戴尔CEO私有化企业业务

2010-11-10 10:52:59

戴尔退市

2025-02-26 12:21:08

2021-09-16 18:44:05

京东云PaaS平台Android

2010-06-04 10:33:16

戴尔公司私有化

2012-03-22 17:07:03

阿里巴巴私有化
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号