AMD Zen 6发布：Agentic AI时代CPU为何重回中心

早年间，AI数据中心建设基本是围着GPU转的。大模型训练也好，推理也罢，GPU都是整套基础设施里最受关注的计算芯片；CPU更多负责数据准备、任务调度和系统管理。在这种分工下，服务器CPU一度显得没那么要紧。

可当AI从大模型训练、推理一步步转向Agentic AI，局面就变了。一个Agent不再只是接问题、出答案，它得不停查数据库、调API、检索上下文、执行代码、使用外部工具，还要在不同任务之间做协调。这些活儿大量并不直接发生在GPU上，却离不开CPU持续参与。

AMD的判断是，数据中心的计算需求会因此被重新改写。

日前在美国拉斯维加斯举办的AMD In Depth活动上，AMD把Agentic AI看作服务器CPU市场下一轮增长的重要驱动力，并预计数据中心CPU市场未来复合年增长率将超过50%，到2030年市场规模有望达到约2200亿美元。AMD引用的数据预测还显示，到2030年，投入生产环境的活跃Agent数量将达到25亿个，较当前增长近80倍。

AMD展示的计算架构变化很直观：聊天机器人为主的阶段，CPU与GPU的配置比例大约为1:4；到了Agentic AI阶段，这一比例可能向1:1靠近，并且还有继续增长的空间。换句话说，AI数据中心不光要更多GPU，也要更多CPU来支撑Agent运行。

面对这种转变，AMD选择打造全新CPU来迎接这个即将巨变的时代。本次披露的Zen 6架构以及第六代EPYC处理器Venice，正是围绕这一变化展开的产品布局。

AMD Zen 6，两个版本

AMD在前文提到，Agentic AI涵盖的计算任务并不单一，各个环节产生的计算需求各不相同。这类负载既有吃CPU的部分，也会牵扯内存、I/O、安全以及加速计算。正因如此，AMD才会一再强调CPU在Agentic AI基础设施里扮演的角色：模型推理与加速计算交给GPU，可Agent要把任务真正做完，调度、运行环境管理、数据访问和工具调用都得由CPU承担。Agent数量越多，CPU这边要处理的并发任务自然也跟着涨。

于是，针对不同的需求，AMD此次带来了Zen 6和Zen 6c两种核心设计。

按照AMD的介绍，上述两种核心设计要解决的是覆盖不同计算需求的问题，并非在核心数与频率之间做简单的二选一。Agent Sandbox追求尽可能多的核心和线程，为的是同时跑起更多Agent；GPU Host节点更在意高频和低延迟，CPU得及时把数据送到GPU手上，别让价格不菲的加速器干等着数据而闲置。

基于上述见解，AMD将Zen 6定位为主要面向对单核性能、频率和响应延迟更加敏感的工作负载的架构。在介绍中，AMD将其定位为“Optimized for lowest latency”。与上一代Zen 5相比，Zen 6的CCX核心数量从8个增加到12个，单个CCD最多集成12个核心，L3缓存总量从32MB增加到48MB，仍保持每核心4MB L3缓存。频率方面，AMD给出的最高频率从Zen 5的5.0GHz提升至5.3GHz。与此同时，Zen 6还带来了较大幅度的IPC提升，以及电源效率和SMT效率方面的改进。

得益于这个设计，AMD Zen 6更适合对高频率和低延迟有较高要求的场景，例如GPU Host节点。CPU需要及时完成任务调度和数据准备，并向GPU提供数据，避免GPU因等待CPU而出现计算资源闲置。

至于Zen 6C，则主要是面向云计算和大规模并行计算场景，AMD将其定位为“Optimized for maximum socket performance”。如图所示，相比上一代Zen 5C，Zen 6C将单个CCX的核心数量从16个提升至32个，核心数量翻倍；L3缓存总量则从32MB增加到128MB，达到上一代的4倍。按照AMD披露的数据，Zen 6C每核心拥有4MB L3缓存，而Zen 5C为2MB。频率方面，Zen 6C最高频率从Zen 5C的3.7GHz提升至4.1GHz。AMD还强调了大核心IPC性能提升，以及电源效率和SMT效率的改进。

AMD称，Zen 6C的长处是在一颗处理器里塞进更多核心，单路服务器的并行处理能力因此得到提升。放到Agent Sandbox、云计算和大规模并发任务上看，一台服务器能扛的工作负载更多了，服务器数量和对应的部署成本也就降了下来。

在分享中，AMD展示了Zen 6C架构相较Zen 5的IPC性能提升。如下图，AMD采用固定频率测试，以16个核心为基准，对比Zen 5采用两个CCD承载16核、Zen 6C采用单个CCD承载16核的情况。在企业级和云服务器工作负载中，Zen 6C的几何平均IPC提升约20%。在AI工作负载中，同样采用固定频率、16核的对比方式，Zen 6C相较Zen 5的几何平均IPC提升约31%。

把AI和服务器工作负载合在一起算，AMD给出的Zen 6C几何平均IPC提升约为27%。这组数字反映出AMD对Zen 6C的一项关键定位：核心密度上去了，单核性能并没有被牺牲，各类服务器工作负载的IPC都有明显提升。

全新EPYC，开启新时代

伴随着Zen 6的亮相，AMD也深度揭秘使用台积电2nm工艺打造的第六代EPYC处理器（代号：Venice）。

设计上，Venice沿用Chiplet思路，不过整个SoC最多可容纳8个计算芯粒（CCD）加2个I/O芯粒（IOD）。CCD管计算，IOD承担Fabric、内存控制器、PHY、I/O控制和安全等功能。相较上一代平台，AMD重新调整了芯粒间的连接方式与I/O布局，为的是跟上核心数增加后对数据传输、内存带宽和外部连接能力的要求。

先看CCD。据介绍，这代CCD由台积电2nm工艺打造。前面提到，AMD在这代产品上完成了自Zen 3以来的首次升级：标准Zen 6 CCD现在最多可扩展到12个核心，Zen 6c则达到32个核心。作为对照，Zen 5和Zen 5c的CCD核心数上限分别是8个和16个。另外，AMD把Zen 6c CCD每个核心的共享L3缓存容量翻了一倍，核心数也翻了一倍，算下来L3缓存总量比Zen 5c多了四倍。

I/O Die用的是6nm工艺。Venice上AMD改走双IOD分离式设计，每个IOD集成8个DDR5内存通道，两个IOD加起来就是16个通道，支持最高12.8GT/s的MRDIMM，单路处理器理论内存带宽最高1.6TB/s。

每个IOD还带48条64G SerDes和8条16G SerDes，两个IOD合计96条64G SerDes和16条16G SerDes。AMD表示，双IOD布局主要是为了应对更多的内存通道、更大的带宽以及更复杂的I/O需求，顺带改善QoS和数据流量分配。

芯粒互连也是Venice这次升级的重点。AMD加强了CCD到IOD的数据通路，提升数据响应和写入密集型流量的处理能力，端口数量也增加了，带宽和数据共享能力随之提高。Venice还用上Elevated Fanout Bridges（EFB）来做Die-to-Die通信。AMD称，这种方式能降低芯粒间数据传输的单位能耗，延迟也进一步下降，给处理器核心腾出更多功率空间。平台同时采用第五代Infinity Fabric，支持更快的Fabric P-state切换，能效表现因此改善。

架构之外，AMD Venice系列还有一个大转变：不再走单一平台策略，而是分成采用不同物理接口的SP7和SP8两大平台，再往下布局9006X（Venice-X）和9006 LP（Verano）两个细分产品系列，对应不同需求。

嵌入式9006系列SP7 CPU最高提供256核、512线程，SKU覆盖64核至256核，以匹配不同应用对性能、功耗和频率的要求。内存方面，该系列配备16个DDR5内存通道，支持最高8000MT/s的RDIMM和最高12800MT/s的MRDIMM。I/O方面最多提供96条PCIe Gen 6通道，单通道速率64GT/s，同时支持CXL 3.1，可连接高速存储、网络设备、加速器及内存扩展设备。

AMD公布的数据显示，对比上一代EPYC嵌入式9005系列，9006系列整体吞吐量最高提升1.8倍，I/O带宽最高提升1.5倍，内存带宽最高提升2.7倍。应用上，AMD重点瞄准半导体自动测试设备（ATE）、企业存储和网络防火墙。半导体测试领域，处理器可承担测试系统的控制与编排任务，让更多测试并行跑起来；网络安全领域，可用于400G/800G防火墙的控制平面，相关吞吐量最高提升1.3倍；企业存储领域，能加速NVMe设备管理以及压缩、缓存和RAID等数据处理任务，ISA-L相关测试性能最高提升1.5倍。

嵌入式设备通常要长期部署，AMD为EPYC嵌入式9006系列给出七年产品供货周期，固件更新和软件支持也会持续提供。安全方面，该系列集成AMD信任根（ART）、AMD安全处理器（ASP）和Caliptra等机制，覆盖安全启动、运行时保护和设备身份验证，还支持用于固件签名的后量子密码技术。

[标题] 全面出击，披露新路线图

两天的分享里，AMD披露的芯片信息远不止上面这些。公司还在系统和软件方面做了全方位布局，以更好地服务客户。比如在AMD看来，Agentic AI基础设施没有一种适用于所有客户的标准机架方案，部署规模、现有数据中心条件以及工作负载特点不同，客户对CPU、GPU配置和散热方式的需求就不同。为此，AMD通过Helion提供了三种Agentic Rack配置，分别面向超大规模数据中心和企业级市场。

第一种面向大型云服务商和超大规模数据中心，CPU与GPU分离部署，其中CPU机架采用直接液冷设计，以提高机架功率密度和计算部署密度。第二种面向希望利用现有基础设施扩展Agentic AI能力的企业客户，采用独立的CPU机架和风冷设计，部署密度不及液冷方案，但更容易融入现有风冷数据中心环境。第三种是All-in-One方案，CPU和GPU集成在同一机架内，同样采用风冷设计，适合希望在本地部署AI推理、同时需要CPU与GPU紧密协同的企业客户。

这三种方案反映出AMD对Agentic AI基础设施的理解：AI Agent工作负载不断增加，数据中心需要的不只是更多GPU，也需要大量CPU承担任务调度、工具调用、沙箱执行和工作流管理等工作。但不同客户的部署条件并不相同，所以AMD没有把Helion限定为一种固定的机架设计，而是提供可根据客户需求调整的开放式参考架构。

软件层面的投入，AMD同样没落下。就在这次大会上，他们围绕AI时代DRAM的供应与成本压力，讲了AMD怎么借助收购MEXT得来的软件技术，帮终端客户解决实际问题。

按照AMD的介绍，这套方案的关键是用软件把Flash纳入内存管理体系：访问频率低的"冷数据"被迁到Flash里，DRAM则留给活跃数据，对高成本DRAM的依赖由此减少。Flash访问速度偏慢、可能拖累应用性能，这个问题靠AI引擎来解决——分析内存访问模式、预测数据需求，把马上要用的数据提前从Flash调回DRAM。

AMD透露，MEXT的解决方案能按不同工作负载把DRAM用量减少20%至75%，有效内存容量最高扩展到原来的3倍，延迟影响低于4%。Flash成本最高可比DRAM低约30倍，数据中心的 memory 配置成本有望因此明显下降。

AMD进一步指出，在145台服务器的初期部署中，用MEXT做内存扩容，比全部用DRAM的方案预计省下约83%的成本，避免约490万美元的DRAM支出。换句话说，AI服务器扩容多了一条新路子：不必只靠堆DRAM来满足容量需求，让DRAM与Flash通过软件调度协同工作就行。

从2018年第一代产品推出至今，AMD在EPYC上的影响力一路走强。Mercury Research八月份发布的报告显示，第二季度AMD在服务器处理器市场的占比为34.5%，一年前这个数字是27.3%。

成绩亮眼，AMD的脚步却没慢下来。下面的路线图里，可以看到他们在Agent CPU新时代继续往前走的决心。多年积累摆在那里，AMD做到这一点并非没有可能。