人工智慧工作負載的擴展速度遠超過任何單一基礎設施方案所能支援的範圍——隨著更多模型、新型代理驅動型工作負載以及運算需求的激增，整個技術堆疊都需要更高程度的專業化。為了滿足這一需求，微軟持續改善 Azure 的基礎設施，包括利用 AMD 最先進的人工智慧和高效能運算 (HPC) 解決方案來擴展其人工智慧產品線。
我們的人工智慧基礎設施方案旨在支援各種人工智慧系統的建置和運作方式。我們與 AMD 等產業創新者緊密合作，並結合我們自主研發的晶片和系統，為客戶提供全面、開放且異質的平台，以實現最佳的性能、成本和能源效率。
基於與 AMD 的緊密合作，微軟將 AMD 最新的 Helios AI 平台和新一代 EPYC 資料中心處理器引入 Azure。這些技術將為即將推出的三款 Azure 產品提供支援：用於資料處理的 HDv2 虛擬機器、用於電子設計自動化 (EDA) 的 HXv2 虛擬機器以及用於 AI 推理工作負載的 ND MI455X v7 虛擬機器。
擴展的推理、人工智慧數據系統和晶片設計基礎設施
專為人工智慧資料系統而建置 — Azure HDv2
CPU 基礎架構對於現代 AI 系統的效能和效率至關重要。 AI 加速器依賴高密度、高能源效率的 CPU 運算能力來處理資料、協調工作負載並保持管道大規模運作。如果沒有這些能力，訓練作業將沒有足夠的資料來學習，代理也沒有足夠的容量來代表客戶執行任務。 Azure HDv2 虛擬機器是我們最新推出的產品之一，它從底層設計就旨在消除這些瓶頸，並協助大規模代理程式工作負載的部署。
HDv2 虛擬機器由 Azure 與 AMD 共同設計，進一步擴展了 Azure 為滿足 AI 客戶最嚴苛的 CPU 工作負載需求而打造的解決方案組合，包括大規模資料準備、搜尋、強化學習和智慧體協調。 HDv2 虛擬機配備近 500 個第六代 AMD EPYC 實體 CPU 核心、4 TB 記憶體、32 TB 本地 NVMe 儲存和 400 Gb Azure Boost 網絡，專為滿足我們最嚴苛的 AI 客戶的工作負載需求而建置。
針對矽設計和技術計算進行了最佳化 — Azure HXv2
人工智慧時代為開發支撐這項基礎設施的晶片產品的公司帶來了巨大的需求和機會。因此，Azure HX 虛擬機器於 2023 年與 AMD 合作推出，並採用了 AMD 獨有的 3D V-cache 技術，在致力於將更強大、更高效的 AI 晶片推向市場的晶片設計公司中得到了廣泛應用。今天，我們宣布針對這些客戶推出的工作負載優化方案的下一步—HXv2。
HXv2 虛擬機器在 HX 的基礎上進行了擴展和增強。它們延續了 Azure 在 RTL 模擬工作負載方面的差異化優勢，再次採用 3D 虛擬快取技術，同時顯著提升了單執行緒效能和記憶體使用率。 HXv2 虛擬機器將配備 176 個 AMD 第六代 EPYC CPU 核心，主頻超過 5 GHz，每個核心的可尋址快取增加 50%，虛擬機容量可達近 2 TB 或 4 TB，幫助客戶根據記憶體需求優化工作負載。
Azure HXv2 還旨在支援更廣泛的技術運算工作負載，包括科學模擬、工程分析和其他分散式記憶體應用程式。顯著提升的單虛擬機和單核心效能，以及 800 Gb InfiniBand 頻寬，使得大規模基於 MPI 的模擬成為可能，並使 HXv2 成為各種高效能運算 (HPC) 客戶的理想之選。
作為 HX 系列處理器的主要客戶之一，AMD 直接強調了這種影響：
「工程團隊正在不斷突破模擬、晶片設計和科學運算的極限。在 AMD，我們在設計未來的 AMD EPYC CPU 和 AMD Instinct GPU 時，也切身感受到了這些挑戰。Azure HX 是擴展複雜 EDA 工作負載的重要平台，我們對 Azure HXv2 的推出感到非常興奮，它旨在提供更高的性能和可擴展性。
——AMD執行副總裁兼首席技術長馬克‧帕珀馬斯特
HXv2 也利用了微軟長期以來的合作關係，以優化 Synopsys 在 Azure 上基於 AI 的 EDA 解決方案：
「隨著運算不斷突破半導體設計的極限，我們與微軟在 Azure HX 系列上的合作展現了雙方的共同願景，即幫助客戶在加速的設計週期中精準、大規模地交付下一代人工智慧系統。這些系統使 Synopsys 的客戶能夠可靠、高效地利用雲端運算，將 EDA 工作能力提升到傳統基礎設施的限制之外，從而滿足人工智慧的開發效率
——Synopsys首席產品開發長Shankar Krishnamoorthy
生產級人工智慧推理—ND MI455X v7
ND MI455X v7 專為現代 AI 服務背後的推理、搜尋和智能體工作負載而設計。它採用 AMD Helios 機架式解決方案，擴展了 Azure 的大規模推理基礎架構選項，旨在為要求嚴苛的 AI 工作負載提供強大的效能和效率。
這些新功能共同擴展了 Azure 的功能，同時讓客戶更靈活地為每個獨特的 AI 工作流程選擇合適的運算資源：從推理到資料系統，再到晶片設計。客戶選擇是 Microsoft Azure 的核心設計原則，我們很高興能夠將 AMD 最先進的創新成果大規模應用於生產環境。
欲了解有關 Azure 高效能運算和 AI 基礎架構功能的更多信息，請拜訪 Azure.com。
(作者：雲端運算與人工智慧 執行副總裁 Scott Guthrie)
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