AMD เปิดตัวชิป EPYC Zen 6 สำหรับรองรับการใช้งานเอเจนต์ AI ที่หนาแน่นยิ่งขึ้น

AMD ประกาศความพร้อมให้ใช้งานทั่วไปของโปรเซสเซอร์เซิร์ฟเวอร์ EPYC SP7 เจเนอเรชันที่ 6 เมื่อวันที่ 10 พฤศจิกายน 2026 โดยระบบจากผู้จำหน่ายเซิร์ฟเวอร์จะเริ่มจัดส่ง และคาดว่าอินสแตนซ์บน Microsoft Azure และ Oracle Cloud Infrastructure จะพร้อมให้ใช้งานในเร็ว ๆ นี้ กลุ่มผลิตภัณฑ์ Zen 6 ทั้ง 10 รุ่นมุ่งรองรับการประมวลผลเอเจนต์ AI โหนดโฮสต์ GPU และแอปพลิเคชันระดับองค์กร

ประกาศนี้มุ่งเน้นการทำงานของ CPU ที่อยู่เบื้องหลังโมเดล AI เวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์หนึ่งชุดสามารถประสานงานเอเจนต์ เรียกใช้โมเดล ดึงข้อมูล ประมวลผลโค้ด และเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลและแอปพลิเคชันระดับองค์กรที่มีอยู่ได้ AMD แบ่งโครงสร้างพื้นฐานที่เกิดขึ้นออกเป็นบริการใช้งานทั่วไป โหนดโฮสต์ GPU และแซนด์บ็อกซ์สำหรับเอเจนต์ โดยปรับความถี่ของโปรเซสเซอร์ ความหนาแน่น แบนด์วิดท์ และประสิทธิภาพให้เหมาะกับแต่ละงาน ขณะเดียวกันก็ยังคงใช้พื้นฐานด้านซอฟต์แวร์ ความปลอดภัย และการปฏิบัติงานบน x86 ร่วมกัน

ความถี่และความหนาแน่นตลอดกลุ่มผลิตภัณฑ์ SP7

กลุ่มผลิตภัณฑ์ EPYC 9006 SP7มีตั้งแต่ 64 ถึง 256 คอร์ และ 128 ถึง 512 เธรด เทคโนโลยีมัลติเธรดพร้อมกันช่วยให้แต่ละคอร์ทำงานได้สองเธรด ขณะที่คอร์ Zen 6 และ Zen 6c สร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพความถี่สูงสำหรับโหนดโฮสต์ AI กับการประมวลผลเอเจนต์แบบขนานที่มีความหนาแน่นสูงขึ้น แพลตฟอร์มนี้ยังรองรับ PCIe Gen 6 ด้วย

รุ่นบนสุดของกลุ่มผลิตภัณฑ์นี้ ได้แก่ EPYC 9996 และ 9956 ซึ่งมีแคช L3 รุ่นละ 1,024 MB ส่วน EPYC 9996 มีความถี่พื้นฐาน 2.55 GHz เร่งความถี่ได้สูงสุด 4.1 GHz และมีกำลังไฟฟ้าของ CPU ตามค่ามาตรฐานที่ 600W โดยกำหนดค่าได้ตั้งแต่ 400W ถึง 600W กำลังไฟฟ้าของ CPU ตามค่ามาตรฐานใช้วัดการใช้พลังงานของไดคำนวณและได I/O ของโปรเซสเซอร์ ภายใต้เป้าหมายด้านประสิทธิภาพที่กำหนดไว้ ส่วน EPYC 9686F และ 9586F ให้ความสำคัญกับความถี่ โดยมีความถี่พื้นฐาน 4.05 GHz และเร่งความถี่ได้สูงสุด 5.3 GHz

นอกเหนือจากเซิร์ฟเวอร์แต่ละเครื่อง โปรเซสเซอร์เหล่านี้ยังใช้กับการออกแบบแร็ก Helion ของ AMD ซึ่งเปิดตัวในเดือนตุลาคม 2026 ด้วย Helion Liquid รองรับการติดตั้งใช้งานขนาดใหญ่ Helion Air มุ่งเป้าไปที่ศูนย์ข้อมูลเดิมที่ใช้ระบบระบายความร้อนด้วยอากาศ ส่วน Helion Air Inference ผสานการประมวลผลด้วย CPU เข้ากับการอนุมานด้วย GPU ในเครื่อง AMD ระบุว่าการกำหนดค่าบางแบบของ Helion รองรับได้ถึง 73,728 เธรดในแร็กเดียว

ประมาณการประสิทธิภาพและข้อจำกัดด้านพลังงาน

สำหรับโหนดโฮสต์ GPU AMD รายงานว่า ในการเปรียบเทียบการถ่ายโอนการประมวลผลน้ำหนักโมเดลไปยัง CPU โปรเซสเซอร์ EPYC ทำปริมาณงานเอาต์พุตของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ได้สูงสุด 1.8 เท่าเมื่อเทียบกับโปรเซสเซอร์ EPYC เจเนอเรชันก่อนหน้า ตัวเลขนี้มาจากการวัดผ่านลิงก์โฮสต์ PCIe Gen 5 โดยประเมินแบนด์วิดท์ไว้ที่ระดับ Gen 6 การทดสอบระบุว่าในเวิร์กโหลดดังกล่าว ลิงก์ PCIe เป็นข้อจำกัดของปริมาณงาน ไม่ใช่หน่วยความจำโฮสต์

สำหรับแซนด์บ็อกซ์เอเจนต์ AMD ประมาณการว่ารองรับเอเจนต์ต่อวัตต์ของ CPU ได้ราว 3.3 เท่าของ Nvidia Vera และ 2.5 เท่าของ Intel Xeon 6980P แทนที่จะนับจำนวนเอเจนต์ในการติดตั้งใช้งานจริง การเปรียบเทียบนี้แปลงจำนวนเธรด CPU ที่มีอยู่ให้เป็นขีดความสามารถโดยประมาณภายใต้เวิร์กโหลดเชิงทฤษฎีเดียวกัน ขีดความสามารถและปริมาณงานจริงขึ้นอยู่กับเวิร์กโหลด โมเดล หน่วยความจำ ซอฟต์แวร์ การประสานงาน และการกำหนดค่าระบบ

แบบจำลองแร็กของ AMD ประมาณการว่า การลดขีดจำกัดกำลังไฟฟ้ารวมของโปรเซสเซอร์และหน่วยความจำต่อซ็อกเก็ตลง 15% จะช่วยให้การกำหนดค่า EPYC 9996 รองรับเอเจนต์ได้มากขึ้นประมาณ 1.18 เท่าในแร็กขนาด 35 กิโลวัตต์ เมื่อเทียบกับการตั้งค่ากำลังไฟฟ้าตามค่ามาตรฐาน ความจุที่เพิ่มขึ้นเกิดจากการติดตั้งเซิร์ฟเวอร์ได้มากขึ้นภายในกรอบกำลังไฟฟ้าเท่าเดิม โดยประเมินว่าประสิทธิภาพเฉลี่ยต่อเซิร์ฟเวอร์ลดลง 1% จากการทดสอบแยกต่างหากกับโปรเซสเซอร์ EPYC เจเนอเรชันที่ 5

Microsoft เปิดให้ทดลองใช้ Azure HDv2

Microsoft เปิดรับลงทะเบียนเมื่อวันที่ 10 พฤศจิกายน สำหรับ เวอร์ชันพรีวิวของเครื่องเสมือน Azure HDv2 ที่ใช้โปรเซสเซอร์ EPYC เจเนอเรชันที่ 6 ซึ่งมีชื่อรหัสว่า Venice เครื่องเสมือนแต่ละเครื่องมีคอร์ Zen 6 จริงมากกว่า 500 คอร์ หน่วยความจำ DDR5-8800 ขนาด 3.8 เทราไบต์ ที่เก็บข้อมูล NVMe PCIe Gen 5 ขนาด 30 TB และ Azure Boost Networking ความเร็ว 400 Gb

Microsoft รายงานว่าเครื่องเสมือน HDv2 หนึ่งเครื่องสามารถรันแซนด์บ็อกซ์เอเจนต์พร้อมกันได้ราวสองเท่าของทางเลือกที่ดีที่สุดรองลงมาซึ่งมีจำหน่ายในตลาด และรองรับปริมาณงานของงานแบบเอเจนต์ได้สูงสุด 1.7 เท่า กราฟของบริษัทระบุว่าผลการวัดเป็นข้อมูลเบื้องต้นและอาจเปลี่ยนแปลงได้ โดยใช้ SPEC CPU 2026 Integer Rate เป็นตัวชี้วัดแทนปริมาณงานของงานแบบเอเจนต์และงานเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ทุกครั้งที่เอเจนต์ประมวลผลโค้ดหรือเรียกใช้เครื่องมือ การทำงานจะเกิดขึ้นในแซนด์บ็อกซ์ CPU ที่แยกเป็นอิสระ ดังนั้นหากมีคอร์ไม่เพียงพอ GPU ที่คอยสั่งงานเอเจนต์เหล่านั้นก็อาจไม่ได้ใช้งาน

OpenAI ทำงานร่วมกับ Microsoft ในการพัฒนา HDv2 และเชื่อมโยงความสมดุลระหว่างจำนวนคอร์กับหน่วยความจำเข้ากับทั้งงานวิจัยและงานเขียนโค้ด Rafael Dietrich หัวหน้าฝ่ายวางแผนขีดความสามารถด้าน CPU และที่เก็บข้อมูลของ OpenAI กล่าวว่า “เมื่อเราเตรียมชุดข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับงานวิจัย AI การมีคอร์ CPU มากขึ้นช่วยให้เราแบ่งงานออกเป็นงานย่อยได้มากขึ้น โดยแต่ละงานต้องมีหน่วยความจำเพียงพอ ความสมดุลแบบเดียวกันนี้สำคัญเมื่อต้องให้เอเจนต์เขียนโค้ดจำนวนมากสร้างซอฟต์แวร์และทดสอบพร้อมกัน”

เมื่อเปิดให้ใช้งานทั่วไป Microsoft วางแผนให้บริการ HDv2 ผ่าน Azure Kubernetes Service, Azure Databricks และ Azure CycleCloud รวมถึงแพลตฟอร์มของพันธมิตรอย่าง Rescale และ Synopsys ทั้งนี้ ความพร้อมใช้งานอาจแตกต่างกันไปในแต่ละบริการและแพลตฟอร์ม

การเปิดตัวครั้งนี้ทำให้ความหนาแน่นของ CPU การจัดสรรหน่วยความจำ และกำลังไฟฟ้าของแร็ก กลายเป็นปัจจัยสำคัญต่อขีดความสามารถในการรองรับเอเจนต์ ควบคู่ไปกับการใช้ประโยชน์จากตัวเร่งประมวลผล การทดสอบในทางปฏิบัติสำหรับการกำหนดค่าเหล่านี้คือ สามารถรองรับงานของเอเจนต์ที่ทำงานพร้อมกันได้มากเพียงใดภายใต้งบกำลังไฟฟ้าคงที่ โดยไม่ปล่อยให้ GPU ถูกใช้งานไม่เต็มประสิทธิภาพ