至顶网计算频道 02月24日 新闻消息:AMD EPYC(霄龙)处理器系列,在核心和速度方面,为客户提供其工作负载所需的强大性能。正在扩展的EPYC(霄龙)系列,为客户的工作负载提供更多的选择。
在推出第二代AMD EPYC(霄龙)处理器时,AMD是首个将64核x86服务器处理器推向市场的公司。近日,第二代EPYC(霄龙)家族增加了新的成员,其中一款是AMD的第五款64核处理器:AMD EPYC(霄龙) 7662。这款处理器是进入64核市场的很好切入点,为客户提供了与速度绝佳的X86处理器AMD EPYC (霄龙)7H12相同的高性能“Zen 2”核心,但同时与其他主流64核AMD EPYC (霄龙)处理器相比成本更低。
另一款新增的AMD EPYC (霄龙)7532处理器,为客户提供了高性能的32核心,以及共256MB的L3缓存,缓存数量与第二代EPYC (霄龙)64核处理器相同,因此AMD EPYC(霄龙)7532非常适合缓存敏感型工作负载,如ANSYS CFX,允许每个核心访问高达8MB的L3缓存。在所有ANSYS CFX基准测试中,AMD EPYC(霄龙) 7532的平均性能表现卓越。
这两款处理器拥有第二代AMD EPYC(霄龙)处理器系列的所有特性,包括128条PCIe 4.0通道,以及支持高达3200MHz的内存和先进的安全功能。
首批支持这两款新处理器的合作伙伴包括Dell Technologies和Supermicro。两款处理器现已使用于Dell EMC PowerEdge R6515、R7515、R6525、R7525和C6525服务器,也适用于所有的Supermicro A+服务器,同时Supermicro “Big Twin” 服务器将支持搭载AMD EPYC (霄龙)7532。HPE和联想预计将在未来几个月内支持这两款全新AMD EPYC(霄龙)处理器。
点击此处了解更多,产品详细信息请参考下表。
好文章,需要你的鼓励
工业升级的关键,或许在于智能本身。“工业+机器人”将成为通向下一阶段工业体系的核心抓手。——黄仁勋。
浙江大学等联合研究发现,AI强化学习效果取决于"模型-任务对齐"程度。当AI擅长某任务时,单样本训练、错误奖励等非常规方法也有效;但面对陌生任务时,这些方法失效,只有标准训练有用。研究团队通过大量实验证实,这种"舒适圈"现象比数据污染更能解释训练差异,为AI训练策略优化提供了新思路。
瑞士政府正式发布了自主研发的人工智能模型,该模型完全基于公共数据进行训练。这一举措标志着瑞士在AI技术自主化方面迈出重要一步,旨在减少对外国AI技术的依赖,同时确保数据安全和隐私保护。该模型的推出体现了瑞士对发展本土AI能力的战略重视。
巴赫切希尔大学研究团队通过对五种不同规模YOLO模型的量化鲁棒性测试发现,静态INT8量化虽能带来1.5-3.3倍速度提升,但会显著降低模型对噪音等图像损伤的抵抗能力。他们提出的混合校准策略仅在大型模型处理噪音时有限改善,揭示了效率与鲁棒性平衡的复杂挑战。