AMD第五代EPYC進入公有雲HPC戰場：AWS與Google Cloud推出新一代運算服務

今年2月下半，AWS與Google Cloud幾乎同期針對高效能運算（HPC）市場推出新款公有雲執行個體，分別為Amazon EC2 Hpc8a與Google Cloud H4D。兩項服務皆採用代號為Turin的AMD第五代EPYC處理器平台，並透過雲端基礎架構卸載與高速網路技術，改善科學計算、工程模擬及其他高度依賴節點間通訊的工作負載表現。

AWS Hpc8a導入Nitro System v6

AWS於2月16日宣布Amazon EC2 Hpc8a正式上線。AWS在去年SC25大會曾預告將於2026年推出這項服務，正式上市後公布其最高處理器時脈為4.5 GHz。與上一代Hpc7a相比，Hpc8a整體效能提升40%，記憶體頻寬增加42%，性價比則提高25%。

Hpc8a目前僅提供hpc8a.96xlarge一種組態，配置192顆虛擬處理器、768 GiB記憶體，以及300 Gbps網路頻寬，並搭配Elastic Fabric Adapter（EFA）網路卡。處理器型號為AMD EPYC 9R45，儲存則使用AWS Elastic Block Store（EBS）雲端區塊儲存服務。

在供應區域方面，Hpc8a初期開放美國西部（俄亥俄）與歐洲（斯德哥爾摩）區域。AWS於3月13日進一步宣布，亞太地區東京以及GovCloud美國西部區域也開始提供Hpc8a。

AWS公布多項HPC軟體測試結果

AWS於3月4日公布Hpc8a的應用軟體效能數據。以STREAM Triad記憶體頻寬測試來看，Hpc8a相較於Hpc7a的表現提升幅度接近43%。在工程與科學運算軟體方面，AWS公布的結果包括：

• 執行Ansys Fluent時，Hpc8a效能提升幅度均超過50%；使用8臺執行個體時，提升幅度最高達59%。
• 執行西門子Simcenter Star-CCM+時，效能提升幅度介於36%至44%。
• 執行Ansys Mechanical時，效能提升幅度最高為45%。
• 執行LS-DYNA Car2Car時，效能提升幅度接近51%。

Hpc8a同時採用AWS最新一代Nitro System v6。AWS表示，Nitro v6會將虛擬化、儲存與網路等功能卸載至專屬加速卡，相較於先前HPC執行個體採用的舊世代Nitro技術，可提供更高封包處理效能與更低網路存取延遲。AWS主張，這項設計能在維持雲端環境彈性、安全性與擴充能力的同時，提供接近裸機部署的系統效能。

Google Cloud H4D以Cloud RDMA支援分散式運算

Google Cloud於2月23日推出H4D虛擬機器，最高處理器時脈為4.1 GHz。H4D提供h4d-standard-192、h4d-highmem-192與h4d-highmem-192-lssd三種組態，處理器核心數均為192顆，記憶體容量則為720 GiB或1,488 GiB，網路頻寬為200 Gbps，並支援Cloud RDMA。

其中，h4d-highmem-192-lssd可搭配本機Titanium SSD儲存，最高容量為3,750 GiB，由10臺375 GiB固態硬碟組成。H4D採用AMD EPYC 9B45處理器。

H4D初期提供美國愛荷華州（us-central1）與歐洲荷蘭區域，3月再增加亞太地區的新加坡（asia-southeast1-a）。

H4D在計算與記憶體頻寬測試的表現

Google Cloud過去曾多次公布H4D效能測試結果。在2025年4月Next大會公布的開放原始碼High-Performance Linpack（OSS-HPL）測試中，H4D單臺虛擬機器節點的運算效能超過12,000 GFLOPS。相較採用AMD第四代EPYC處理器的C3D，H4D單臺虛擬機器與每核心效能分別高出最高80%與60%；相較採用AMD第三代EPYC處理器的C2D，單臺虛擬機器效能為5.8倍，每核心效能為1.7倍。

在STREAM Triad測試中，H4D單臺虛擬機器的記憶體頻寬超過950 GB/s。相較C3D，單臺虛擬機器與每核心效能分別高出最高30%與40%；相較C2D，單臺虛擬機器效能為3倍，每核心效能為1.4倍。

針對不同產業工作負載，Google Cloud公布的數據顯示，H4D執行西門子Simcenter Star-CCM+與Ansys Fluent等計算流體力學軟體時，效能最高可達C2D的3.6倍；執行分子動力學軟體GROMACS時，效能最高可達5倍；執行氣象預測軟體WRFv4時，效能最高可達3.6倍。

在2025年10月STAC Summit NYC大會公布的金融服務工作負載測試中，使用開放原始碼效能測試軟體KX Nano，H4D相較C3D在所有測試情境的平均效能領先幅度達34%。2025年11月SC25大會期間，AMD公布的高效能運算軟體測試則顯示，H4D相較C2D的平均效能最高可達4倍。

Cloud RDMA降低節點通訊負擔

Google Cloud表示，H4D的效能提升除了來自AMD第五代EPYC處理器，也與Titanium硬體卸載技術及Cloud RDMA有關。Cloud RDMA是Google Cloud首次配置於虛擬機器的遠端直接記憶體存取技術，主要針對高效能運算工作負載設計。

計算流體力學、氣象建模與分子動力學等應用，通常需要大量節點間通訊。Cloud RDMA可分攤虛擬機器的網路處理工作，降低主機CPU負擔，並為多個運算節點提供低延遲、高頻寬且較具可預期性的通訊能力。Google Cloud表示，Cloud RDMA採用其Falcon硬體傳輸加速架構，可在資料中心乙太網路環境中提供可靠且低延遲的網路通訊。

Google Cloud在2025年4月Next大會公布的測試顯示，在1至4臺虛擬機器執行OpenFOAM時，使用Cloud RDMA相較TCP傳輸，速度最高提升至4.3倍；執行西門子Simcenter Star-CCM+時，速度最高提升至1.9倍。在1至32臺虛擬機器執行GROMACS時，速度最高提升至2.8倍；執行WRFv4時，則提升至1.3倍。

近期測試聚焦工作時間與成本

Google Cloud於今年3月再度公布多項H4D測試數據。在製造領域的OpenFOAM測試中，H4D效能可達C2D的5.2倍；執行Ansys Fluent時，效能為C2D的4.1倍。完成相同工作所需時間，H4D約為C2D的27%，以及C3D的71%，測試所述成本則分別降低60%與70%。

在醫療與生命科學領域，H4D執行LAMMPS時的效能可達C2D的4.3倍；執行GROMACS時可達5.8倍。完成工作所需時間約為C2D的四分之一，以及C3D的67%，測試所述成本則降低70%。上述數據為廠商公布的測試結果，實際表現仍會受到軟體版本、工作負載特性、節點數量與配置等因素影響。

主要規格與價格

兩項服務目前都以特定高效能運算組態為主，AWS Hpc8a著重Nitro System v6、EFA與較高網路頻寬；Google Cloud H4D則以Cloud RDMA、Titanium與Falcon架構強化分散式節點通訊。對需要大規模平行運算的企業與研究機構而言，實際選擇仍須依照軟體支援度、區域供應情況、儲存需求、節點擴充方式及工作負載成本進行評估。