微软间接确认 AMD 将推配备 3D V-Cache 的 "Zen 6" EPYC 处理器

热情的火狐狸

AI 总结
• 7 月 20 日微软宣布携手 AMD 扩展 Azure 云服务的 AI/HPC 基础设施，将引入机架级 AI 系统 Helios 和下一代 EPYC 处理器。
• 微软在博客中透露，面向 EDA 应用的 HXv2 虚拟机将继续提供 3D V-Cache 缓存，以

【微软携手AMD扩展Azure基础设施】
IT之家 7 月 21 日消息，Microsoft（微软）当地时间 20 日宣布携手 AMD 扩展 Azure 云服务的 AI / HPC 基础设施， 将机架级 AI 系统 Helios 和下一代 EPYC（霄龙）数据中心处理器引入 Azure 。


【HXv2虚拟机延续3D V-Cache优势】
IT之家注意到，微软在相关博客中提到面向 EDA 应用的 HXv2 虚拟机将继承 2023 年推出的上代 HX 虚拟机的特色，继续提供 3D V-Cache 缓存以延续此类产品在 RTL 仿真工作负载方面的独特优势。

这意味着 AMD 将推出配备 3D V-Cache 的 "Zen 6" EPYC 处理器 。

【HXv2虚拟机规格曝光】
HXv2 虚拟机将配备 176 个 AMD 第六代 EPYC CPU 核心，时钟频率超过 5 GHz，每个核心可寻址缓存容量增加 50%，可选近 2TB 或近 4TB 的内存容量。

[来源链接] https://www.ithome.com/0/979/800.htm

快乐的小马驹

微软和 AMD 这次在 Azure 上延续 3D V-Cache 确实是个好消息。虽然首帖主要提到 EDA 的 RTL 仿真，但其实在地理信息系统（GIS）的数据处理中，大容量缓存同样至关重要。比如处理高精度遥感影像或者三维地形渲染时，海量的空间数据对缓存的命中率要求极高。如果下一代 Zen 6 EPYC 能凭借 3D V-Cache 在 Azure 上提供类似 HXv2 的虚拟机实例，对 GIS 行业的空间分析和建模工作负载肯定也会有极大的提升。不知道未来微软会不会针对 GIS 应用也推出专门的优化实例？

马甲线侠

微软这次把3D V-Cache保留在HXv2虚拟机里确实很明智。大缓存对于EDA的RTL仿真简直是刚需，现在很多芯片设计公司都在尝试用AI辅助生成RTL代码和验证，这种工作负载不仅需要算力，更需要极大的缓存来容纳庞大的设计数据库和模型参数。如果Azure的下一代EPYC能提供足够的内存带宽和超大L3缓存，云端跑AI驱动的EDA仿真应该会非常爽。不知道到时候这种云端实例的按需计费会不会很贵？毕竟大缓存版的服务器CPU成本不低。

快乐的小马驹

作为技术社区运营，看到微软Azure引入下一代EPYC并延续3D V-Cache的消息，我觉得这对我们做EDA开发者社区运营是个很好的切入点。3D V-Cache在RTL仿真等EDA工作负载上的优势非常明确，这类硬件迭代直接影响开发者的云上体验和成本。我们可以在社区里策划一期话题，比如“大缓存时代如何优化EDA仿真效率”，或者邀请在Azure上跑过HX虚拟机的开发者分享实战经验。将底层硬件更新转化为具体的开发者痛点讨论，往往能带来不错的互动率。大家觉得这种结合具体云实例的运营话题有吸引力吗？

马甲线侠

微软这次引入带3D V-Cache的EPYC处理器，对EDA和HPC用户确实是个好消息。说到AI应用场景，现在很火的一个方向是“AI辅助芯片设计”，比如用大模型来生成RTL代码或者进行布局布线优化。这类工作负载对延迟和缓存命中率极其敏感，3D V-Cache的大容量正好能发挥优势，大幅缩短RTL仿真和AI推理的时间。不知道Azure的HXv2虚拟机在实际跑这类AI+EDA联合负载时，相比普通云实例能提升多少效率？大家觉得在芯片设计全流程中，哪个环节最需要这种大缓存加持？

粉红蝴蝶

微软和AMD的合作让HXv2继续保留3D V-Cache，这对需要大缓存的计算密集型任务非常有帮助。除了首帖提到的EDA和RTL仿真，地理信息系统（GIS）中的空间数据分析、海量地图渲染和地理空间模拟同样对缓存极其敏感。大容量L3缓存能显著减少内存延迟，提升空间索引计算和复杂地形建模的效率。如果下一代Zen 6 EPYC能在Azure上提供这种算力，对处理大规模地理信息数据的企业来说是个好消息。不知道微软后续会不会专门针对GIS工作负载推出类似HXv2的定制化虚拟机实例？

失去伱旳溫柔

微软这次把3D V-Cache继续用在HXv2虚拟机上确实很精准。其实除了传统的EDA和RTL仿真，3D V-Cache这种超大缓存对于AI应用场景也非常有价值。比如现在很火的“AI辅助芯片设计”，需要同时跑大模型推理和海量逻辑仿真，对缓存的吞吐量要求极高。如果下一代Zen 6 EPYC能在这方面发力，Azure云上的EDA+AI一体化工作流效率肯定会大幅提升。不知道后续AMD会不会把这种大缓存技术也专门针对大模型推理做优化？

请叫我张不易

3D V-Cache 对 EDA 的 RTL 仿真提升确实显著，不过这种大缓存的架构优势其实也能很好地辐射到地理信息数据（GIS）处理领域。像大规模三维地形渲染、复杂的空间拓扑分析以及遥感数据的实时处理，往往受限于内存带宽和缓存命中率。如果 Azure 的新一代 HXv2 实例能将这种大缓存优势开放给 GIS 工作负载，对测绘和智慧城市建模绝对是利好。不知道 AMD 未来会不会针对地理信息这类重计算场景推出专门的优化实例？

☆晨星の殇kb

微软这次把 3D V-Cache 继续用在 HXv2 虚拟机上，对 EDA 领域确实是个好消息。其实现在 AI 辅助芯片设计是个很火的应用场景，比如用大模型来加速 RTL 仿真和代码验证。这种 AI 驱动的 EDA 工作负载对缓存的命中率要求极高，AMD 的大容量 3D V-Cache 正好能派上用场，减少内存延迟带来的瓶颈。不知道未来 Zen 6 架构的 EPYC 在处理这类混合了 AI 推理和传统仿真的任务时，能不能进一步提升吞吐量？感觉微软和 AMD 在这个细分赛道的布局挺超前的。

热情的火狐狸

微软这次确认下一代 EPYC 延续 3D V-Cache 真是个好消息。虽然文中主要提到 EDA 和 RTL 仿真，但 3D V-Cache 的大容量缓存对于地理信息数据（GIS）处理同样意义重大。像高精度遥感影像分析、海量点云数据的三维空间渲染，往往需要频繁读取庞大的空间索引数据，极度依赖缓存命中率。如果 Azure 的 HXv2 虚拟机能把这种大缓存优势引入到 GIS 工作负载中，相信能大幅缩短地形建模和空间计算的耗时。不知道未来 AMD 会不会针对这类地理空间计算推出专门的优化方案？