Домой Железо Гигабайт кэша и 96 ядер на частоте 5,15 ГГц: AMD готовит EPYC...

Гигабайт кэша и 96 ядер на частоте 5,15 ГГц: AMD готовит EPYC Venice-X

Новое поколение серверных процессоров AMD с архитектурой Zen 6 предложит рекордный объем кэш-памяти и внушительные частотные характеристики для HPC-задач.

Компания AMD на профильной конференции Advancing AI поделилась первыми подробностями о перспективном серверном процессоре EPYC Venice-X. Новинка, выход которой запланирован на вторую половину 2027 года, обещает стать настоящим прорывом в сегменте высокопроизводительных вычислений.

Процессор AMD EPYC серии Venice
AMD EPYC Venice-X станет флагманом серверных решений компании. Источник: ixbt.com

Ключевой особенностью EPYC Venice-X станет колоссальный объем кэш-памяти. Использование фирменной технологии 3D V-Cache позволит довести объем кэша третьего уровня (L3) до 1152 МБ. Таким образом, этот процессор станет одним из первых серверных решений, перешагнувших отметку в 1 ГБ кэша L3.

Технические характеристики и архитектура

В основу процессора лягут 96 ядер архитектуры Zen 6. Важным достижением разработчиков стало повышение тактовой частоты: флагманские модели Venice-X смогут работать на частоте до 5,15 ГГц. Для сравнения, возможности предшественника в лице EPYC 9684X, который также располагал 96 ядрами, ограничивались частотой 3,7 ГГц.

Подсистема памяти также претерпела серьезные изменения:

  • Поддержка 16-канальной памяти DDR5–8000.
  • Внедрение новых модулей MRDIMM с пропускной способностью до 12 800 МТ/с.
  • Максимальная суммарная пропускная способность составит 1,6 ТБ/с, что почти в три раза превышает показатели нынешнего поколения EPYC Turin.

Важным фактором для дата-центров станет и преемственность платформы: несмотря на использование архитектуры нового поколения, Venice-X сохранит полную совместимость с процессорным разъемом SP7, который будет стандартом для всей линейки Venice.

Перспективы применения

AMD четко позиционирует Venice-X как инструмент для задач высокопроизводительных вычислений (HPC). В таких сценариях, как сложные научные моделирования, инженерные расчеты и глубокая аналитика данных, столь внушительный объем кэш-памяти позволит значительно снизить задержки при обращении к оперативной памяти, тем самым обеспечивая кратный прирост производительности.

Источник: https://www.ixbt.com