大家好，我叫“小芯芯”。

你没看错，我就是大名鼎鼎的CPU啦，整个硅基星球最重要的“首脑”。

这么说吧，要是没我主持大局、运筹帷幄，所有的硅基小弟都得变成一盘散沙。

我的光辉事迹大家没少听吧？今天单独给各位聊聊，我是汽车行业是怎么一路“杀疯了”的…

我还记得第一次接到车圈任务时的场景，几个老师傅坐在一起吐槽：

什么计算量太大！数据量太大！什么精度要求太高！什么速度太拉胯！什么地狱级难度等等…

我当多大事呢，仔细一看，哦，原来是汽车研发领域的大活：三车碰撞仿真。

虽然我见多识广，但也倒吸了一口凉气，讲真，近几年这活确实有挑战。

在真实交通事故中，三车碰撞更具有代表性、复杂性和平衡性，更贴近真实场景，涵盖前后追尾、侧向挤压等等。

三车碰撞测试，既复杂到足够真实，又不过于复杂到难以计算，因此成为行业普遍认可的测试标准。

可以算得上衡量整车安全性、验证计算平台能力、测试仿真精度的重要“行业实战标杆”。

更重要的是，现在是新能源汽车时代。

碰撞测试不止要模拟传统油车车身结构强度、材料吸能、焊点失效、乘员约束系统，还有电池包安全性这个核心难点。

相应的，对模拟仿真就带来了更大挑战：碰撞多次复杂性剧增、计算规模指数级增长、计算精度要求更高。

虽然很难，但这题必须要考！

车厂研发老师傅拍拍我：“小芯啊，这三车连环撞，撞得越真实，咱们设计的车才越安全。兄弟们可都指望你啦！”

虽然这活儿难度极大，但对我来说不在话下。

于是，我掀开衣襟，亮出了身份——

嘿嘿，我就是算力界“不世出”的高手：AMD EPYC 9375F！

接下来，看我有何本领，攻克一道道难关，彻底杀穿汽车圈↓

第一招：超强算力，突破计算瓶颈。

就像前面所讲，新能源车的碰撞模拟测试本来就复杂，三车碰撞就更复杂了。

1、模型规模几何复杂度高：需要构建极其复杂的三维数字模型，仅仅单车的高精度模型就包含数百万甚至几千万网格（有限元网格）。

2、材料属性和零件复杂度高：钢材、铝合金、碳纤维、塑料、橡胶、玻璃、电池包。强度（硬度和弹性）、韧性（冲击吸收能力）、变形特征（拉伸、压缩）、热失控/电化学…

3、仿真过程动态复杂性高：高速碰撞、连续变形和破坏、多车之间相互作用。

4、计算精度要求高：局部变形精准到毫米级别甚至更小，时间分辨率要求，通常在毫秒甚至微秒级别，以捕捉撞击瞬间的细节。每个细小的时间步长，都要完成数百万甚至上千万次力学计算。

一个典型的三车碰撞仿真，可能涉及超过数千万到数亿个单元的有限元网格，计算规模可能达到数十亿甚至上百亿次浮点运算（FLOPs）。

在传统的计算平台上，这种仿真可能需要运行数天甚至数周才能完成。

此时，如果选择我——AMD EPYC 9375F，立马儿能破局。

我的“心率”（主频）高达3.8G Hz，最高可达4.8G Hz，并且提供多达32核心、64线程的分身能力。

核心多：分身有术，同时处理不同的计算任务。

主频高：每个分身都能更快地完成指令。

我这种高核心、高主频的身板儿，干活的人多，而且每个人手脚还更利索，当然整体效率就更高，活再多也不怕，大幅提高仿真效率。

同时，我家这些搬砖兄弟们还有个特色，那就是“高IPC能力”。

每个时钟周期，能完成更多指令，从而减少运算时间。

经过实际测试，在相同的三车碰撞仿真任务中，相比传统方案，如果让我上岗，可大大节省时间。

从而显著提升研发效率，让工程师能够更快地进行方案优化和迭代。

第二招：卓越内存带宽、IO吞吐，保障数据流畅传输。

三车碰撞仿真测试，那数据量真是海了去了。

模型数据、材料属性数据、碰撞过程中动态产生的结果数据，所有这些数据，都需要实时读取来完成计算。

同时，还要将计算结果及时写入存储设备。

而我的“真气吐纳”能力，恰好能驾驭这种大场面。

首先，我具备超高内存带宽（12通道DDR5内存，内存带宽高达6400MT/s），好比打通了12条“任督二脉”，战斗力直接拉满。

这样，面对泼天的仿真数据，我就能快速读写。

读取仿真所需的大量数据时，无需长时间等待，确保计算核心能够持续获得数据输入，大脑高速运转，有活干，干得快；

在写入计算结果时，也能快速完成，避免因数据积压而导致的计算中断，保障整个仿真过程的流畅性。

就好比，我大脑干完的活，能快速交出去，清空脑子秒干下一波。

这还不算完，还有额外的三头六臂（PCIe5.0×128高速IO接口），让我可以扩展更多装备（高速存储设备、图形加速卡）。

通过扩展，我可以实时存储和读取海量的仿真数据，无需频繁进行数据迁移，提高工作效率。

第三招：全方位安全防护，守护车企研发安全

搞定了计算效率和数据处理效率，摆在我面前的还有第三道关卡。

新能源汽车领域竞争激烈，广大车企超级看重汽车工程设计中的数据安全问题。

仿真数据包含了企业的核心技术、研发成果、产品关键性能参数等重要信息，千万不能出岔子（比如泄露或者被恶意攻击）！

嘿嘿，我早早未雨绸缪，炼成了一项独门绝技：AMD Infinity Guard。

这是一整套处理器级安全防护系统，从硬件到软件，构建起多层防护体系，提供全范围数据安全保护。

就好比是我自带了一个“多层防护盾”，用来保卫运行在我体内的数据不被偷、不被篡改、不被监听。

这样，让仿真数据的安全性和完整性得到保障，让车企研发无忧。

接下来，看看我的战果吧↓

我和老搭档ANSYS，在智能制造战场，干了不少大场面。

比如，我承载ANSYS LS-DYNA，进行焊点失效模拟，这是一项高度专业的仿真任务，用于还原焊点在加载或碰撞过程中的断裂、脱离或剪切破坏过程。

这个场景除了对高算力、强IO的挑战，还非常依赖L3缓存。

而我，恰恰具备256MB的L3高速缓存，有效应对焊点失效模拟中缓存访问频繁、局部数据重用率高、跨核访问多的特点，从而提升仿真速度。

总之，这种硬仗，我和ANSYS强强联合，创造了不少名场面。

不止如此，在其他智能制造战场，我同样大杀四方，得到各个协作战友的肯定。

比如PAM-CRASH、SIMULIA Abaqus、ANSA、HyperWorks等等，我和这些CAM/CAE伙伴，配合得相当丝滑。

当然，我这么能打，离不开我们AMD大家庭的努力，我们一直在苦练内功外功↓

1、紧跟行业发展，加大创新力度

汽车工程设计领域，未来还有诸多挑战，比如多车协同仿真、车路协同仿真，对计算性能、数据处理性能、安全性要求不断提高。

AMD紧跟行业发展，加大研发投入和技术优化，通过“算力密度×数据效率×安全系数”三维创新，帮助车企降低时间成本、资金成本、风险成本。

2、携手伙伴、优势互补

汽车工程设计领域的发展离不开产业链上下游各方的共同努力。

AMD 正在与更多的高端制造企业、工程设计软件厂商和新能源车企建立紧密的合作关系，构建开放、共赢的生态体系，优势互补、共迎挑战。

3、前瞻布局，快人一步

随着汽车仿真进入 "数字孪生 + AI 驱动" 时代，AMD 正联合行业伙伴推进一系列前沿技术↓

比如CXL 2.0 技术落地，实现内存池化管理，支持 PB 级超大规模碰撞模型实时计算…

以上，就是我——AMD EPYC 9375F闯荡车圈的故事。

怎么样，像我这样的CPU，谁会不爱呢？