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人工智能测试：Intel Xeon Platinum 8768 与 AMD EPYC 7763 服务器 CPU 评测
在人工智能（AI）应用从云端向边缘延伸的今天，CPU虽非AI训练主力（通常由GPU承担），但在数据预处理、模型推理调度、轻量级AI服务部署等环节仍扮演关键角色。尤其在无GPU资源或成本敏感场景下，高性能CPU的AI推理能力成为重要考量。
近期，两大旗舰级服务器处理器——Intel Xeon Platinum 8768（Granite Rapids）与AMD EPYC 7763（Milan 架构）——因其强大的多核性能与AI指令集支持，被广泛用于AI推理服务器和混合计算集群。作为专注提供高算力、高防云服务的TOP云，我们基于真实AI负载环境，对这两款CPU进行了深度对比评测。
一、核心规格对比
| 项目 | Intel Xeon Platinum 8768 | AMD EPYC 7763 |
|---|---|---|
| 架构 | Intel Granite Rapids (2024) | AMD Milan (Zen 3) |
| 核心/线程 | 64C / 128T | 64C / 128T |
| 基础频率 | 2.3 GHz | 2.45 GHz |
| 最大睿频 | 3.8 GHz | 3.5 GHz |
| L3 缓存 | 256 MB | 256 MB |
| 内存支持 | DDR5-6400（8通道） | DDR4-3200（8通道） |
| PCIe 版本 | PCIe 6.0 | PCIe 4.0 |
| AI 加速支持 | AVX-512, AMX（Advanced Matrix Extensions） | AVX2, VNNI（仅部分型号支持） |
| TDP | 350W | 280W |
🔍 关键差异：
- Intel 新增 AMX 指令集，专为矩阵运算优化，在CPU端AI推理中具备显著加速潜力；
- AMD 凭借更高基础频率与更低功耗，在传统AI框架兼容性上表现稳健。
二、AI推理实测（基于 TOP云 高性能计算节点）
我们在 TOP云 襄阳骨干节点部署两台裸金属实例（64核128G内存、1TB NVMe SSD、1Gbps网络），运行以下典型CPU端AI任务：
1. ResNet-50 图像分类推理（ONNX Runtime + OpenVINO）
- 批量大小：16，输入尺寸：224×224
- Intel Xeon Platinum 8768（启用AMX）：1,850 images/sec
- AMD EPYC 7763（AVX2优化）：1,220 images/sec
✅ Intel 凭借 AMX 指令集实现约52%性能领先，尤其在INT8量化模型中优势巨大。
2. BERT-base 文本情感分析（Hugging Face Transformers）
- 平均延迟（batch=8）
- Intel：48ms
- AMD：62ms
✅ Intel 在NLP类任务中同样领先，得益于内存带宽与AMX协同优化。
3. TensorFlow Lite 轻量模型推理（MobileNetV2）
- Intel：2,100 inferences/sec
- AMD：1,950 inferences/sec
✅ 差距缩小至约7%，说明在极轻量模型中，两者体验接近。
💡 综合结论：
- 若您的AI应用依赖CPU进行高频推理（如智能客服、边缘视觉检测、实时风控），Intel Xeon Platinum 8768 的AMX技术带来质的飞跃；
- 若以通用计算为主、AI为辅，或使用老旧框架（不支持AMX），AMD EPYC 7763 仍是高性价比之选。
三、为什么选择 TOP云 部署AI工作负载？
尽管GPU是AI训练的主流，但CPU推理在成本、部署灵活性和能效比上仍有不可替代的优势。TOP云现已上线面向AI优化的高性能计算实例，全面支持Intel AMX与AMD AVX2加速：
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