汽車圈卷上天？ “芯” 眼子撐住大場面！

大家好，我叫“小芯芯”。

你沒看錯，我就是大名鼎鼎的CPU啦，整個硅基星球最重要的“首腦”。

這么說吧，要是沒我主持大局、運籌帷幄，所有的硅基小弟都得變成一盤散沙。

我的光輝事跡大家沒少聽吧？今天單獨給各位聊聊，我是汽車行業是怎么一路“殺瘋了”的…

我還記得第一次接到車圈任務時的場景，幾個老師傅坐在一起吐槽：

什么計算量太大！數據量太大！什么精度要求太高！什么速度太拉胯！什么地獄級難度等等…

我當多大事呢，仔細一看，哦，原來是汽車研發領域的大活：三車碰撞仿真。

雖然我見多識廣，但也倒吸了一口涼氣，講真，近幾年這活確實有挑戰。

在真實交通事故中，三車碰撞更具有代表性、復雜性和平衡性，更貼近真實場景，涵蓋前后追尾、側向擠壓等等。

三車碰撞測試，既復雜到足夠真實，又不過于復雜到難以計算，因此成為行業普遍認可的測試標準。

可以算得上衡量整車安全性、驗證計算平臺能力、測試仿真精度的重要“行業實戰標桿”。

更重要的是，現在是新能源汽車時代。

碰撞測試不止要模擬傳統油車車身結構強度、材料吸能、焊點失效、乘員約束系統，還有電池包安全性這個核心難點。

相應的，對模擬仿真就帶來了更大挑戰：碰撞多次復雜性劇增、計算規模指數級增長、計算精度要求更高。

雖然很難，但這題必須要考！

車廠研發老師傅拍拍我：“小芯啊，這三車連環撞，撞得越真實，咱們設計的車才越安全。兄弟們可都指望你啦！”

雖然這活兒難度極大，但對我來說不在話下。

于是，我掀開衣襟，亮出了身份——

嘿嘿，我就是算力界“不世出”的高手：AMD EPYC 9375F！

接下來，看我有何本領，攻克一道道難關，徹底殺穿汽車圈↓

第一招：超強算力，突破計算瓶頸。

就像前面所講，新能源車的碰撞模擬測試本來就復雜，三車碰撞就更復雜了。

1、模型規模幾何復雜度高：需要構建極其復雜的三維數字模型，僅僅單車的高精度模型就包含數百萬甚至幾千萬網格（有限元網格）。

2、材料屬性和零件復雜度高：鋼材、鋁合金、碳纖維、塑料、橡膠、玻璃、電池包。強度（硬度和彈性）、韌性（沖擊吸收能力）、變形特征（拉伸、壓縮）、熱失控/電化學…

3、仿真過程動態復雜性高：高速碰撞、連續變形和破壞、多車之間相互作用。

4、計算精度要求高：局部變形精準到毫米級別甚至更小，時間分辨率要求，通常在毫秒甚至微秒級別，以捕捉撞擊瞬間的細節。每個細小的時間步長，都要完成數百萬甚至上千萬次力學計算。

一個典型的三車碰撞仿真，可能涉及超過數千萬到數億個單元的有限元網格，計算規模可能達到數十億甚至上百億次浮點運算（FLOPs）。

在傳統的計算平臺上，這種仿真可能需要運行數天甚至數周才能完成。

此時，如果選擇我——AMD EPYC 9375F，立馬兒能破局。

我的“心率”（主頻）高達3.8G Hz，最高可達4.8G Hz，并且提供多達32核心、64線程的分身能力。

核心多：分身有術，同時處理不同的計算任務。

主頻高：每個分身都能更快地完成指令。

我這種高核心、高主頻的身板兒，干活的人多，而且每個人手腳還更利索，當然整體效率就更高，活再多也不怕，大幅提高仿真效率。

同時，我家這些搬磚兄弟們還有個特色，那就是“高IPC能力”。

每個時鐘周期，能完成更多指令，從而減少運算時間。

經過實際測試，在相同的三車碰撞仿真任務中，相比傳統方案，如果讓我上崗，可大大節省時間。

從而顯著提升研發效率，讓工程師能夠更快地進行方案優化和迭代。

第二招：卓越內存帶寬、IO吞吐，保障數據流暢傳輸。

三車碰撞仿真測試，那數據量真是海了去了。

模型數據、材料屬性數據、碰撞過程中動態產生的結果數據，所有這些數據，都需要實時讀取來完成計算。

同時，還要將計算結果及時寫入存儲設備。

而我的“真氣吐納”能力，恰好能駕馭這種大場面。

首先，我具備超高內存帶寬（12通道DDR5內存，內存帶寬高達6400MT/s），好比打通了12條“任督二脈”，戰斗力直接拉滿。

這樣，面對潑天的仿真數據，我就能快速讀寫。

讀取仿真所需的大量數據時，無需長時間等待，確保計算核心能夠持續獲得數據輸入，大腦高速運轉，有活干，干得快；

在寫入計算結果時，也能快速完成，避免因數據積壓而導致的計算中斷，保障整個仿真過程的流暢性。

就好比，我大腦干完的活，能快速交出去，清空腦子秒干下一波。

這還不算完，還有額外的三頭六臂（PCIe5.0×128高速IO接口），讓我可以擴展更多裝備（高速存儲設備、圖形加速卡）。

通過擴展，我可以實時存儲和讀取海量的仿真數據，無需頻繁進行數據遷移，提高工作效率。

第三招：全方位安全防護，守護車企研發安全

搞定了計算效率和數據處理效率，擺在我面前的還有第三道關卡。

新能源汽車領域競爭激烈，廣大車企超級看重汽車工程設計中的數據安全問題。

仿真數據包含了企業的核心技術、研發成果、產品關鍵性能參數等重要信息，千萬不能出岔子（比如泄露或者被惡意攻擊）！

嘿嘿，我早早未雨綢繆，煉成了一項獨門絕技：AMD Infinity Guard。

這是一整套處理器級安全防護系統，從硬件到軟件，構建起多層防護體系，提供全范圍數據安全保護。

就好比是我自帶了一個“多層防護盾”，用來保衛運行在我體內的數據不被偷、不被篡改、不被監聽。

這樣，讓仿真數據的安全性和完整性得到保障，讓車企研發無憂。

接下來，看看我的戰果吧↓

我和老搭檔ANSYS，在智能制造戰場，干了不少大場面。

比如，我承載ANSYS LS-DYNA，進行焊點失效模擬，這是一項高度專業的仿真任務，用于還原焊點在加載或碰撞過程中的斷裂、脫離或剪切破壞過程。

這個場景除了對高算力、強IO的挑戰，還非常依賴L3緩存。

而我，恰恰具備256MB的L3高速緩存，有效應對焊點失效模擬中緩存訪問頻繁、局部數據重用率高、跨核訪問多的特點，從而提升仿真速度。

總之，這種硬仗，我和ANSYS強強聯合，創造了不少名場面。

不止如此，在其他智能制造戰場，我同樣大殺四方，得到各個協作戰友的肯定。

比如PAM-CRASH、SIMULIA Abaqus、ANSA、HyperWorks等等，我和這些CAM/CAE伙伴，配合得相當絲滑。

當然，我這么能打，離不開我們AMD大家庭的努力，我們一直在苦練內功外功↓

1、緊跟行業發展，加大創新力度

汽車工程設計領域，未來還有諸多挑戰，比如多車協同仿真、車路協同仿真，對計算性能、數據處理性能、安全性要求不斷提高。

AMD緊跟行業發展，加大研發投入和技術優化，通過“算力密度×數據效率×安全系數”三維創新，幫助車企降低時間成本、資金成本、風險成本。

2、攜手伙伴、優勢互補

汽車工程設計領域的發展離不開產業鏈上下游各方的共同努力。

AMD 正在與更多的高端制造企業、工程設計軟件廠商和新能源車企建立緊密的合作關系，構建開放、共贏的生態體系，優勢互補、共迎挑戰。

3、前瞻布局，快人一步

隨著汽車仿真進入 "數字孿生 + AI 驅動" 時代，AMD 正聯合行業伙伴推進一系列前沿技術↓

比如CXL 2.0 技術落地，實現內存池化管理，支持 PB 級超大規模碰撞模型實時計算…

以上，就是我——AMD EPYC 9375F闖蕩車圈的故事。

怎么樣，像我這樣的CPU，誰會不愛呢？