Zen 4架构3D缓存处理器EPYC 9684X首测

基准性能测试

接下来我们首先采用SPECrate 2017、UnixBench Dhrystone 2和Whetstone、Sysbench CPU、HPL与DGEMM测试了处理器的基准性能。

结果令人满意。借助大得多的三级缓存容量与更高的基准频率，EPYC 9684X在所有基准测试中都获得了领先。其中在SPECrate 2017测试中，EPYC 9684X的整数性能、浮点性能分别领先EPYC 9654 8.5%、14.1%；在体现处理器双精度浮点性能与整数性能的Whetstone和Dhrystone 2中，EPYC 9684X也拥有一定优势，分别领先EPYC 9654为4.58%、0.54%；在Sysbench CPU测试中，EPYC 9684X则获得了相对EPYC 9654多达6.93%的领先优势。在HPL与DGEMM测试中，EPYC 9684X的优势收窄，分别为0.45%、1.34%。从测试中来看，SPECrate 2017、Sysbench CPU比较受缓存容量的影响，因此EPYC 9684X会有较大的优势，而HPL、DGEMM、UnixBench的影响较小。

内存性能测试

内存性能测试中，我们仍采用Stream测试两款处理器的内存性能，由于EPYC 9684X支持12通道DDR5 4800内存系统，所以从测试成绩来看，它的内存性能表现也非常优秀。其双路内存带宽达到747955MB/s，比双路EPYC 9654系统的内存带宽还要略高一些，相对双路DDR4 3200 8通道内存系统优势巨大。

应用性能测试

接下来我们测试了两款处理器在C-ray光线追踪、FFmpeg x264视频编码等专业应用中的性能表现。在这些常见应用中，拥有3D V-Cache的EPYC 9684X也拥有很明显的优势。如在C-ray 1.1 4K光线追踪测试中，EPYC 9684X的耗时只有EPYC 9654的一半，在C-ray 1.1 8K光线追踪测试中，EPYC 9684X的耗时也比EPYC 9654少了14.3%。

我们还使用FFmpeg中的编码工具测试了两个双路系统的视频编码性能，编码器为x264，测试处理器在live场景中的编码速度即帧率。同样EPYC 9684X也有小幅领先，其编码速度比EPYC 9654双路系统快了2.8%。我们认为出现这个结果的主要原因还是在于视频编码过程中，数据的存取操作频繁，且数据量大，是制约编码器性能的主要因素之一，所以拥有更大缓存容量的EPYC 9684X双路系统具备一定优势也在情理之中。

新增应用性能测试：libxsmm

除了以上测试，我们还专门增加了部分对缓存敏感的应用测试。首先我们使用Libxsmm进行了测试，它是一个用于专门的密集和稀疏矩阵运算以及深度学习原语的开源库，支持使用Intel AMX、AVX-512和其他现代CPU指令集功能。Libxsmm目前主要用于HPC高性能计算、ML机器学习，以及AD自动驾驶。可以看到，在使用libxsmm库计算时，拥有3D缓存的EPYC 9684X拥有巨大的优势，其算力高达7445GFLOPS，相对EPYC 9654领先多达67.5%，获得了质的飞跃。

新增应用性能测试：OpenFOAM

OpenFOAM则是目前领先的免费开源计算流体动力学 (CFD) 软件，在这个测试中，我们将使用drivaerFastback案例来分析汽车或老旧摩托的空气动力学，并计算其分析执行时间，数值显然是越小越好。同样EPYC 9684X在该测试中拥有压倒性的优势，其任务执行时间只需83.76s，而EPYC 9654则需耗时108.51s，EPYC 9684X的任务执行速度比EPYC 9654快了29.5%。

新增应用性能测试：HeFFTe

HeFFTe是作为百亿亿次计算项目的一部分而开发的高效傅里叶变换库。傅里叶变换 (FFT) 用于许多领域应用，包括分子动力学、频谱估计、快速卷积和相关信号调制、无线多媒体应用。用户可以在不同配置、选项下使用HeFFTe内置的基准测试，非常适合对CPU进行测试。显然在这类密集型计算中，3D缓存可以带来显著的作用，EPYC 9684X在使用HeFFTe库进行计算时，其算力可达135.81GFLOP/s，而EPYC 9654的算力为109.88GFLOPS，前者领先23.6%。

新增应用性能测试：POV-Ray

接下来我们采用常见的POV-Ray对两款处理器的性能进行了测试，POV-RAY即持久视觉光线追踪器是一种用于创建逼真照明图像的开源工具，测试将使用光线追踪来创建3D图形。测试中，软件将测量两款处理器的光线追踪完成时间，数值越小越好。测试结果与C-ray类似，在光线追踪测试中，拥有3D缓存的EPYC 9684X占据优势，只是在POV-Ray中，其领先优势幅度有所缩小，EPYC 9684X的光线追踪执行速度比EPYC 9654快了6.5%。

新增应用性能测试：NAS Parallel Benchmarks

我们还使用了NASA为高端计算机系统开发的基准测试—NAS Parallel Benchmarks即NAS并行基准测试，该测试主要用于评估超级计算机的并行运算性能。其基准测试来源于计算流体动力学软件，我们在该软件中测试了两款处理器的块三对角求解性能，数值越大越好。结果与OpenFOAM基于流体动力学的软件类似，三级缓存容量达到1152MB的EPYC 9684X拥有压倒性的优势，在该测试中领先EPYC 9654高达40.1%。

新增应用性能测试：John The Ripper

John the Ripper是一款开源密码安全审核和密码恢复工具，可用于许多操作系统，支持数百种哈希和密码类型，在本次测试中主要测试两款处理器的MD5加密性能，测试数值越大越好。测试结果同样证明更大的三级缓存容量是有效的，在这个测试中EPYC 9684X小胜对手，加密性能领先EPYC 9654约1.4%。

新增应用性能测试：Rodinia

最后我们则采用了Rodinia这款专注于密集型应用程序的套件进行测试，Rodinia包含了应用程序支持的CUDA、OpenMP和OpenCL并行模型。由于测试的是处理器，所以我们在测试中则选用OpenMP模型，测试处理器进行流体动力计算的能力。测试结果的数值为处理器完成计算的时间。显然处理器计算性能越强，所花时间就越少，所以测试数值是越小越好。

结果也完全在我们的意料之中，与OpenFOAM、NAS Parallel Benchmarks这些基于流体动力学的测试类似，EPYC 9684X的表现更好，其计算执行时间更少，计算执行速度比EPYC 9654快了8.36%。

3D V-Cache就是最大功臣

综合以上大量测试，显然依靠3D V-Cache，EPYC 9684X是一款非常有价值的产品，本次测试中，它在所有测试中都战胜了EPYC 9654。特别是在libxsmm、C-ray光线追踪，以及HeFFTe、OpenFOAM、NAS Parallel Benchmarks等流体动力学计算中，EPYC 9684X都拥有压倒性的优势。我们认为根本原因就在于3D V-Cache的使用。毕竟处理器获取数据主要有两个来源，一个是直接在处理器内部的缓存中获取，一个是在外部内存中获取。

由于SRAM、DRAM两种存储介质的性能不同，再加上物理位置也大不相同，一个近在咫尺，另一个远在天边，所以缓存的传输速度、延迟表现都远优于内存，内存的传输速度一般只有三级缓存的八分之一到十分之一。而EPYC 9654的三级缓存总容量为384MB，EPYC 9684X的三级缓存总容量达到1152MB，容量提升200%，这也就意味着EPYC 9684X的缓存可以存储更多的数据，处理器有更大的概率在自己的缓存中找到需要处理的数据，无须再到“慢吞吞”的内存中查找数据，处理器无效等待数据传输的时间大幅降低，自然处理器的计算效率，处理器的计算性能都可以得到显著提升，特别是在那些计算量大、待处理数据多的密集型计算中，EPYC 9684X就能体现出很大的优势。

为了每天完成16500个流体计算任务，AMD方面仅需要配置12台EPYC 9384X双路服务器，英特尔则需要配置21台至强铂金8462Y双路服务器，在组建成本、能耗比上AMD也有很大的优势。

更值得一提的是，到目前为止，不论是在消费级产品还是企业级产品上，竞争对手都未能推出同类产品，在缓存容量、处理器核心数量、计算线程数量、性能乃至组建成本、能耗比上都有巨大差距。所以对于有流体计算、数据压缩、光线追踪、有限元分析、电路自动化设计和结构分析需求的用户而言，以EPYC 9684X为首的EPYC 9084X系列处理器就是打造高性能、高能效比、高扩展性专业解决方案的不二之选。