云环境应当提供无缝计算体验，混合云与多云亦不例外

企业选择混合云，是为了将本地部署的私有云基础设施与一个或多个公有云实例相结合。通过在混合云环境中部署 x86 基础设施，工作负载将可以自由迁移、灵活扩缩，不仅能保持稳定性能，还能充分减轻开发工作负担并降低管理开销。然而，Arm 与 x86 互不兼容。如果将 Arm 引入云环境，就意味着要进行重构和重新编译，还需同时维护多套代码库，但即便投入如此之大，最终收益却无法保证。

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选择 AMD EPYC（霄龙）处理器，轻松实现性能与成本优化

选择 AMD EPYC（霄龙）处理器，既能在云端提升单位成本性能，又能在本地优化性能功耗比，更重要的是，无需担心兼容性问题。

单位成本性能提升最高可达 75%

基于第四代 AMD EPYC（霄龙）9004 的 AWS 实例 (R7a) 能以更低成本完成更多工作。1

单位成本性能1（越高越好）

AMD EPYC（霄龙）9004 R7a.16x large
416.5
‎‎参考基准
‎

在本地显著降低能耗

第五代 AMD EPYC（霄龙）9965 CPU 的性能功耗比提升最高可达 1.3 倍。2

性能功耗比2（越高越好）

单路 AMD EPYC（霄龙）9965（192 个核心）
1225.64
‎参考基准
‎
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x86 无缝兼容，消除云孤岛。

x86 助力实现无缝兼容与轻松集成

大多数本地和云端部署的企业软件均可直接在 AMD 或 Intel 的 x86 平台上原生运行。所有 x86 芯片可无缝协同工作，充分提升灵活性，真正实现工作负载在不同环境之间的自由迁移。

Arm 处理器所使用的指令集与为 x86 架构编写的海量软件代码不兼容。如果采用 Arm 处理器，必将导致云孤岛问题，这不仅会增加运维复杂度，还会削弱兼容性、可迁移性及灵活性。

x86 Delivers Seamless Compatibility and Effortless Integration illustration
Build Unified Hybrid and Multi-Clouds with AMD EPYC™ Processors illustration

选用 AMD EPYC（霄龙）处理器，构建统一的混合云与多云环境

依托 x86 架构，无论是本地部署的实例，还是各 x86 云厂商提供的实例，均可全方位兼容，从而实现真正无缝的混合云和多云 x86 架构。然而，Arm 实例并不具备这种通用兼容性。

AWS Graviton、Azure Cobalt 和 Google Axion 等各自采用自定义的 Arm 架构版本。在多数情况下，工作负载无法在这些实例之间自由迁移。如此一来，本应无缝协同的多云环境，却因 Arm 架构而变得支离破碎，且不得不维护多套代码库，使得运维成本显著升高。

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始终选择 x86

x86 是云的核心根基

云（包括混合云与多云）已成为现代 IT 的核心支柱。正是得益于海量 x86 CPU 以及兼容软件所形成的生态支撑，不同云环境才能实现无缝协同。选择基于 AMD EPYC（霄龙）处理器的 x86 平台，既能畅享卓越性能、出色能效与高性价比，又能规避 Arm 实例因为互不兼容而带来的种种挑战。

x86 fabric illustration
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选择 AMD EPYC（霄龙）CPU，简化混合云与多云部署，同时规避 Arm 迁移难题

AMD EPYC（霄龙）CPU 能够带来 Arm 难以企及的一致性与兼容性。通过在 AMD EPYC（霄龙）CPU 上运行所有实例，就不必对员工进行再培训，更不必进行重构和重新编译，也无需费力管理多套代码库。在处处需要权衡取舍的当下，选择 AMD EPYC（霄龙）显然是明智之举。

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AMD EPYC（霄龙）系列产品

AMD EPYC 9005 Series processor
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AMD EPYC（霄龙）x86 CPU 混合云动态

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资源

附注
  1. ‎单位成本性能的计算方式为：几何平均性能除以完成工作负载的总成本。所示价格是美国东部地区通用云计算实例的按需定价，基于 2024 年 7 月至 2025 年 6 月（最后的核查时间）期间的费率。在此期间，未发现价格有所变化。定价可能会随时更改。
  2. ‎性能功耗比基于服务器基准测试结果的几何平均值（采用单路服务器，每个服务器 192 个核心）。EPYC（霄龙）9965 性能提升 1.6 倍，平均功耗增加 1.2 倍，两者相除意味着，性能功耗比提升高达 1.3 倍。
    EPYC（霄龙）9965 平均功耗 275，最小功耗 19。柱状图数值代表绝对的性能功耗比，标题中指明了相对提升幅度。

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