雙CPU服務器的案例
AMD EPYC 128核心256線程 CPU計算服務器/GPU服務器仿真計算、HPC計算、大數據分析、
軟件加速：可部署集群管理調度系統，支持橫向擴展；統一管理多節點，CPU 平均使用 率、內存平均使用率；監控集群作業運行狀態，顯示等待作業數、運行作業數、核時、 在線用戶數，集群 CPU 總數等信息；資源監控：提供 CPU 平均利用率，內存平均利用 率，磁盤 IO 速率等信息
11. 操作系統：windows / linux
12. 保修政策：三年免費質保
主要優勢：
極致多核性能： 128核256線程是其最大賣點，在多任務并行計算領域優勢巨大。
平臺先進： 基于最新的AMD EPYC 4th平臺和DDR5內存，技術領先，未來幾年都不會過時。
配置均衡： CPU、內存、存儲和網絡的配置沒有明顯短板，相互匹配度高。
擴展性強： 充足的PCIe插槽和盤位為后續根據特定需求升級（如增加GPU、存儲）提供了極大便利。
專業可靠： 供應商提供的三年質保和ISO認證，以及服務器本身的冗余電源、ECC內存等設計，保證了企業級應用的穩定性和可靠性。
適用場景:
CAE/仿真計算： 如Fluent, Abaqus, ANSYS等，能極大縮短求解時間。
大數據與數據分析： 海量內存和多核心能輕松處理TB級數據集。
人工智能與機器學習： 適合模型訓練和推理，尤其適合中等規模或作為大型集群的一個計算節點。
科研計算： 在物理、化學、生物、氣象等領域進行復雜的數值模擬。
虛擬化與云計算： 可以創建大量的虛擬機，作為私有云或虛擬桌面的主機。
媒體與娛樂： 用于三維渲染、視頻編碼等任務。
展開 重返服務器市場，不止CPU，AMD的GPU有新亮點
服務器CPU任重道遠
然而，相對于消費級CPU市場，AMD在服務器CPU市場上的份額依然很小，這也是Lisa Su上任以后要重點突破的領域。2017年，該公司推出了基于其Zen架構的第一代EPYC（霄龍）服務器CPU，令業界眼前一亮，也贏得了一些客戶。但畢竟在服務器CPU市場已經沉寂多年，2017年夏天才重啟該版塊業務，要想不斷開拓市場，還是需要優秀產品的迭代、升級。
因此，AMD于近期向業界公開展示了基于其“Zen 2”架構的、代號為“Rome”的新一代EPYC服務器CPU，預計這將成為業界首款7nm制程的服務器CPU，這凸顯了該公司對于開拓該領域市場的決心。
新一代EPYC處理器采用臺積電7nm工藝，從第一代的32核64線程提升到了64核128線程，同時支持PCIe 4.0。值得一提的是，這一代新EPYC處理器采用了Chiplet設計，這是一種模塊化設計方法，可以實現性能、功耗和集成度水平的全面提升，有助于降低數據中心的運營成本和散熱需求。
就CPU或GPU而言，采用先進的7nm制程技術可以在保持性能不變的前提下，實現功耗的進一步優化，或者在不增加功耗的情況下，進一步提升性能。
目前，基于“Zen 2”架構的新EPYC已經出樣，預計將會在 2019 年正式推出。此外，后續的、基于7nm+制程的Zen 3架構已經在路上，Zen 4架構也在開發中。
基于這樣的新產品，拓展全球的服務器市場成為了AMD當下工作的重點，特別是隨著云計算和人工智能的發展，給半導體公司提出了更多的挑戰，同時也蘊育著巨大的商機。
談到重回并開拓服務器市場時，Spencer表示：“回想2004到2006年，那時我們在服務器市場還是很有競爭力的，當時，市場是認可AMD的皓龍CPU的。
展開 AMD EPYC Genoa 9654雙路八卡深度學習，機器學習GPU服務器
<p>凌炫8路GPU服務器是一款支持雙路AMD EPYC 9004最大支持TDP400W處理器，雙12通道內存，支持8片雙寬GPU卡，助力于深度學習、機器學習領域。</p><div contenteditable="false" width="100%"><img src="https://img.jishulink.com/upload/202306/b042aa8169054b3c8f86fe0d67280f13.jpg" title="1.jpg" alt="1.jpg" style="max-width:760px;" data-mobile-src="https://img.jishulink.com/upload/202306/b042aa8169054b3c8f86fe0d67280f13.jpg?image_process=/format,webp/quality,q_40/resize,w_400" data-pc-src="https://img.jishulink.com/upload/202306/b042aa8169054b3c8f86fe0d67280f13.jpg?
展開 凌炫LE5039單路 XE5049雙路 EPYC 9754/9654/9554/9354工作站塔式服務器主機 仿真計算、HPC計算、有限元分析、CFD、ANSYS、CAE。
軟件加速：可部署集群管理調度系統，支持橫向擴展；統一管理多節點，CPU平均使用率、內存平均使用率；監控集群作業運行狀態，顯示等待作業數、運行作業數、核時、在線用戶數，集群CPU總數等信息；資源監控：提供CPU平均利用率，內存平均利用率，磁盤IO速率等信息
14. 操作系統：支持主流windows、linux、64bit支持虛擬化、VDI、圖形虛擬化、私有云
15. 鍵鼠： 高精度USB鍵鼠套裝
16. 保修政策：三年免費服務 統一客服：400-9100-928/137-2298-2908
17. 供應商資質：ISO9001、ISO4001
產品主要應用于CAE/CAD/CAM、圖形設計、影視特效、數值計算、大數據分析、圖像處理、人工智能、人臉識別、仿真、設計研發等行業。客戶涵蓋：高等院校、科研領域、能源、醫療、航空航天、氣象、軍事、電力、金融、廣電、制造、地質物探、建筑設計、石油化工、人工智能等領域。#深度學習 #服務器 #計算 #仿真計算服務器 #高校計算服務器 #CAE仿真 #CFD仿真計算 #工作站 #建模渲染
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CAE高性能計算的實踐經驗
核心數、線程數的區別
對于CAE來講，分析速度主要與CPU的內核數目有關，而在打開超線程的狀態下，如32核心的計算機，會有64條線程數。此時分析參數會顯示最高可用64數目進行計算。這種狀態下，我建議就用32核心進行計算。只用核心數計算90%是最具效率的，在某些情況下，可能48線程速度會略快，但這和CPU、內存有關，沒有普遍性。因此如果你不太熟悉計算機硬件，建議就以核心數目作為上限進行計算。
是否需要關閉超線程？
這個同樣是有爭議的一點。打開超線程，不同的CPU、內存下的結果可能都不一樣。如32核心的計算機，關閉超線程，使用32數目進行分析，則CPU會一直處于滿載狀態，此時計算機可能會變得很慢很卡頓。而如果打開超線程，使用32數目進行分析，則CPU會剩下10~20%的資源，計算機可以處理其他工作。而兩者的分析速度幾乎相同或超線程稍慢一點。此處建議如果是多人使用的計算節點，建議關閉超線程。如果是個人使用，可不關閉，自行調整。
1臺雙路CPU服務器還是2臺單路CPU服務器
假設1臺16核的服務器效能為1的話，1臺雙路CPU（16核+16核）的效能大概為1.8，而兩臺16核CPU組成的服務器組的效能由于需要通過網絡傳輸交換數據，最終可能只有1.5。而塔式服務器串接的服務器組，效率會比機架式服務器串接的服務器組更差。因此如果需要做服務器組，建議用機架式服務器，且網卡的配置也需要跟上。
系統對計算速度的影響
相同配置下，Linux系統比Windows系統的計算速度更快。但Linux系統只能作為計算節點運算，前后處理仍需要Windows系統下的CAE軟件進行。
桌面級CPU和服務器級CPU
以Intel的CPU為例，服務器級的CPU如至強系列，核心數可更高，可支持更大的內存，且更穩定。
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