核心数量最高64核心128线程,最高z最加速频率最高能够达到5.4GHz ,核心并且拥有256MB的线程三级缓存,这样豪华的加速技术参数,竟然出现在一款桌面处理器的频率身上
,你能相信吗?强桌
。而这
,面处就是理器AMD上周刚刚上市出的锐龙 ThreadRipper 9000 系列处理器 。 提到AMD的桌面处理器,我想大家对锐龙系列产品并不陌生
。源码下载核心在AMD正式发布EPYC之前 ,线程锐龙系列产品便是加速AMD当年的主力产品。 不过,频率上周上市的强桌锐龙 ThreadRipper 9000 系列处理器,与之前的面处产品没有任何关联,而是基于AMD Zen 5架构的全新产品。 据介绍
,Threadripper 9000系列高端台式机(HEDT)处理器主要面向创作者、AI开发者和发烧友,旨在通过先进的模板下载多核性能、尖端内存技术及突破传统台式机限制的扩展I/O连接,加速渲染、3D内容创作 、视频编辑及AI处理
。 根据官方提供的数据显示
,锐龙 ThreadRipper 9000 系列处理器采用了Zen 5架构 ,在核心流水线宽度上采用了ROB重排序缓冲区(Reorder Buffer),指令数量从原来的320个条目指令提高到了448个条目指令 ,增加了40%。 除此之外
,更宽的流水线也让Zen 5核心可以容纳更多的免费模板算术逻辑单元(ALU)和地址生成单元(AGU) 。数据显示 ,Zen 5每个整数运算器中包含了了6个ALU和4个AGU
,而上一代Zen 4架构每个整数运算器中包含了4个ALU和3个AGU,这也意味着Zen 5核心在相同周期内能处理更多的指令。 在调度器运算吞吐量上
, Zen 5设计了88 ALU Scheduler和56 AGU Scheduler ,理论上可提升50%的运算吞吐量,使整数运算效率大幅提高。 除了以上技术上的提升之外,与上一代Zen 4架构相比
,Zen 5架构还提供了更快的一级和二级缓存 。高防服务器数据显示,Zen 5架构拥有12路48KB的一级数据缓存(L1 Data Cache)
,通往一级缓存、浮点单元的最大带宽,也比上代翻了一番,并改进了相应的数据预取。 二级缓存在容量方面与上一代架构相比没有变化 ,每个核心为1MB,但是链路通道从8路倍增到了16路 ,带宽翻番。 最后,在浮点运算方面
,建站模板 Zen 5处理器也变得更强,拥有完整的512-bit FPU以及与其位宽匹配的流水线管道,对于支持AVX 512指令集的程序,Zen 5架构最多可以带来100%的性能提升。 为了满足不同用户的需求,AMD ThreadRipper 9000系列处理器此次共发布了三款型号的产品 ,分别是拥有64个核心的ThreadRipper 9980X,服务器租用拥有32个核心的ThreadRipper 9970X和拥有24个核心的ThreadRipper 9960X,售价也从4万元到1万元。 上表可以看到,ThreadRipper 9980X作为最高端的产品,其拥有64核心128线程 ,基础频率3.2GHz,最高加速频率5.4GHz,三级缓存256MB,支持四通道DDR5 5200MHz内存 ,拥有48条PCIe 5.0通道和32条PCIe 4.0通道,TDP 350W。 作为中端产品,ThreadRipper 9970X拥有32核心64线程,基础频率4.0GHz,最高加速频率5.4GHz,三级缓存128MB,支持四通道DDR5 5200MHz内存, TDP 350W。 在三款产品中,即使是最低的ThreadRipper 9960X,也拥有24核心48线程,基础频率4.2GHz
,最高加速频率5.4GHz ,三级缓存128MB
,支持四通道DDR5 5200MHz内存 , TDP 350W。 可以看到 ,除了拥有不同的核心和线程之外,三款产品的加速频率都达到了5.4GHz,TDP均为350W
。当然
,三款产品的起始频率也不同 ,三级缓存最低也给到了128MB 。 根据目前媒体的测评数据,我们看到在Cinebench 2024的测试中,ThreadRipper 9980X多核得分较前代提升32%
,单核性能提升18%。在V-Ray Benchmark 6.0测试中
,锁定350W功耗时
,ThreadRipper 9980X频率比上代7980X高100MHz,渲染效率提升15%
。 此外
,在AI模型训练中 ,本地微调Llama 3 70B模型时,ThreadRipper 9980X凭借AVX-512指令集
,编译时间缩短近50%
。 桌面处理器的竞争,这两年越来越激烈。尤其是随着大模型应用的本地化部署 ,对算力提出了更高的要求,Intel和AMD都推出了对应的产品
。不过,Zen 5架构AMD锐龙ThreadRipper 9000系列处理器的推出,不仅刷新了HEDT市场的性能纪录,更通过AI加速、高带宽内存等特性
,为专业用户提供了“桌面级数据中心”的解决方案 。 未来
,随着工艺的突破 、专用AI单元及更紧密的软件生态协同 ,桌面处理器或将突破传统边界 ,成为AI时代的重要计算节点 。当然 ,未来的竞争格局,也将变得越来越激烈。
