核心数量最高64核心128线程，加速频率最高能够达到5.4GHz，并且拥有256MB的三级缓存，这样豪华的技术参数，竟然出现在一款桌面处理器的身上，你能相信吗？。而这，就是AMD上周刚刚上市出的锐龙 ThreadRipper 9000 系列处理器。
专为高端创作者和AI开发者等打造的桌面处理器
提到AMD的桌面处理器，我想大家对锐龙系列产品并不陌生。在AMD正式发布EPYC之前，锐龙系列产品便是AMD当年的主力产品。
不过，上周上市的锐龙 ThreadRipper 9000 系列处理器，与之前的产品没有任何关联，而是基于AMD Zen 5架构的全新产品。
据介绍，Threadripper 9000系列高端台式机（HEDT）处理器主要面向创作者、AI开发者和发烧友，旨在通过先进的多核性能、尖端内存技术及突破传统台式机限制的扩展I/O连接，加速渲染、3D内容创作、视频编辑及AI处理。
根据官方提供的数据显示，锐龙 ThreadRipper 9000 系列处理器采用了Zen 5架构，在核心流水线宽度上采用了ROB重排序缓冲区（Reorder Buffer），指令数量从原来的320个条目指令提高到了448个条目指令，增加了40%。
除此之外，更宽的流水线也让Zen 5核心可以容纳更多的算术逻辑单元（ALU）和地址生成单元（AGU）。数据显示，Zen 5每个整数运算器中包含了了6个ALU和4个AGU，而上一代Zen 4架构每个整数运算器中包含了4个ALU和3个AGU，这也意味着Zen 5核心在相同周期内能处理更多的指令。
在调度器运算吞吐量上， Zen 5设计了88 ALU Scheduler和56 AGU Scheduler，理论上可提升50%的运算吞吐量，使整数运算效率大幅提高。
除了以上技术上的提升之外，与上一代Zen 4架构相比，Zen 5架构还提供了更快的一级和二级缓存。数据显示，Zen 5架构拥有12路48KB的一级数据缓存（L1 Data Cache），通往一级缓存、浮点单元的最大带宽，也比上代翻了一番，并改进了相应的数据预取。
二级缓存在容量方面与上一代架构相比没有变化，每个核心为1MB，但是链路通道从8路倍增到了16路，带宽翻番。
最后，在浮点运算方面， Zen 5处理器也变得更强，拥有完整的512-bit FPU以及与其位宽匹配的流水线管道，对于支持AVX 512指令集的程序，Zen 5架构最多可以带来100%的性能提升。
从64核到24核，为不同用户提供不同选择
为了满足不同用户的需求，AMD ThreadRipper 9000系列处理器此次共发布了三款型号的产品，分别是拥有64个核心的ThreadRipper 9980X，拥有32个核心的ThreadRipper 9970X和拥有24个核心的ThreadRipper 9960X，售价也从4万元到1万元。
上表可以看到，ThreadRipper 9980X作为最高端的产品，其拥有64核心128线程，基础频率3.2GHz，最高加速频率5.4GHz，三级缓存256MB，支持四通道DDR5 5200MHz内存，拥有48条PCIe 5.0通道和32条PCIe 4.0通道，TDP 350W。
作为中端产品，ThreadRipper 9970X拥有32核心64线程，基础频率4.0GHz，最高加速频率5.4GHz，三级缓存128MB，支持四通道DDR5 5200MHz内存， TDP 350W。
在三款产品中，即使是最低的ThreadRipper 9960X，也拥有24核心48线程，基础频率4.2GHz，最高加速频率5.4GHz，三级缓存128MB，支持四通道DDR5 5200MHz内存， TDP 350W。
可以看到，除了拥有不同的核心和线程之外，三款产品的加速频率都达到了5.4GHz，TDP均为350W。当然，三款产品的起始频率也不同，三级缓存最低也给到了128MB。
根据目前媒体的测评数据，我们看到在Cinebench 2024的测试中，ThreadRipper 9980X多核得分较前代提升32%，单核性能提升18%。在V-Ray Benchmark 6.0测试中，锁定350W功耗时，ThreadRipper 9980X频率比上代7980X高100MHz，渲染效率提升15%。
此外，在AI模型训练中，本地微调Llama 3 70B模型时，ThreadRipper 9980X凭借AVX-512指令集，编译时间缩短近50%。
写在最后：
桌面处理器的竞争，这两年越来越激烈。尤其是随着大模型应用的本地化部署，对算力提出了更高的要求，Intel和AMD都推出了对应的产品。不过，Zen 5架构AMD锐龙ThreadRipper 9000系列处理器的推出，不仅刷新了HEDT市场的性能纪录，更通过AI加速、高带宽内存等特性，为专业用户提供了“桌面级数据中心”的解决方案。
未来，随着工艺的突破、专用AI单元及更紧密的软件生态协同，桌面处理器或将突破传统边界，成为AI时代的重要计算节点。当然，未来的竞争格局，也将变得越来越激烈。
