人工智能的发展、日益复杂的工作负载以及非结构化数据的爆炸式增长,正迫使数据中心快速发展。AMD 平台正通过灵活应变的计算、存储和网络加速推动这场革命。
通过优化特定领域的架构,实现最大吞吐量和超低时延
通过重新配置硬件,更快适应不断演进的工作负载
可跨计算、存储和网络加速各种加速用例
加速视频和图像工作负载,如视频转码、实时流媒体和图像处理。
使用 AMD 生态系统的应用加速广泛的数据库和数据分析工作负载。
加速一系列工作负载,如加速 tick to trade、交易前风险检查和市场数据处理等。
加速广泛的基础应用,从基因组测序到天气建模,再到以超高处理速度和灵活性加强国家安全的应用。
加速要求苛刻的网络工作负载,如加密、压缩、过滤、深度数据包检测以及虚拟交换和路由。
显著提升系统级 TCO 和存储工作负载的效率,如擦除编码、压缩和散列/重复数据删除。
整个应用加速 — 使用特定领域的架构加速 AI 推断和预处理/后处理以及其它关键工作负载。
对于低时延人工智能推断,AMD 可跨越广泛的网络和数据类型在低时延情况下实现最高吞吐量。
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