Epyc 7643
vs
Xeon Platinum 8347C

Этот Epyc 7643 от AMD был серьёзным заявкой на лидерство в серверном сегменте весной 2020 года. Тогда он стоял в верхнем эшелоне линейки Milan (Zen 3), целиком нацеленной на дата-центры и требовательные корпоративные вычисления, предлагая невиданную для одного сокета плотность ядер – целых 48. Знаешь, его часто пробовали впихнуть в энтузиастские рабочие станции, жаждавшие максимума потоков для рендеринга или компиляции без цены Threadripper, хотя это требовало специфичных материнок и памяти. По современным меркам, конечно, он уже не король горы – новые поколения Epyc и даже топовые Ryzen для десктопа предлагают куда лучшее соотношение производительности на ватт и более продвинутые встроенные функции безопасности, хотя сам по себе многопоточный потенциал всё ещё внушает уважение. Для игр он не идеален – гигантское количество ядер не панацея, а частота проседает под нагрузкой всех потоков, плюс латентность памяти из-за чиплетной архитектуры может подтормаживать FPS. Честно говоря, задачи вроде виртуализации, баз данных или научных расчётов он всё ещё тянет вполне достойно, особенно в парке старых серверов или бюджетных рабочих станций, собранных на вторичке. Но будь готов к его аппетитам – тепловыделение под 225 ватт требует основательной системы охлаждения, хорошего корпуса и немалых счетов за электричество, как у небольшого двигателя. Его главная фишка тогда – огромное количество ядер в одном сокете – сейчас уже не выглядит такой революцией, но в своё время это был мощный инструмент для тех, кому нужны были все потоки сразу, хоть и с некоторыми компромиссами по частоте и латентности. Если честно, сегодня его брать стоит лишь для очень специфичных рабочих нагрузок или если он достался дёшево в готовой системе – для сборки с нуля есть куда более современные и энергоэффективные варианты как от AMD, так и от конкурентов. Он мощный специалист, но уже не универсальный чемпион.

Специалист по искусственному интеллекту. Оптимизирован для машинного обучения и нейросетей. По сравнению с обычными серверными CPU, здесь лучше реализована работа с матричными операциями. Энергоэффективность на достойном уровне для задач ИИ. Охлаждение требует внимания при полной нагрузке. Идеален для data science и исследовательских проектов. Если ваша работа связана с ИИ - стоит рассмотреть этот вариант.