满足金融服务业的关键需求

各类金融服务 ( FSI) 机构均需要高性能的计算解决方案以加快交易处理和获取市场情报的速度，进而改善客户体验，降低总体拥有成本 (TCO)，简化系统管理并确保安全性。了解 AMD 解决方案如何在银行、资本市场、保险和支付这四大金融服务领域满足上述要求。

 

性能

AMD 解决方案能够为金融服务业应用提供超低延迟、出色的每核性能以及卓越的加速性能，同时减轻计算负担。

效率

通过使用基于 AMD 处理器的解决方案，企业可以减少服务器的占用空间，从而提高能效和成本效益，助力实现可持续发展目标。

安全与合规

基于 AMD 处理器的解决方案内置先进的安全功能（包括实时系统内存加密、基于硬件的保护等），有助于保护敏感的金融数据和交易。

应用场景

针对风险管理和合规的高性能计算和网格计算

网格计算需要实现工作负载动态平衡，同时要求高可用性和强大的并行处理能力。因此，在监管合规和风险管理方面，企业需要高密度的服务器解决方案，以实现更快的模拟、更广泛的算法分析以及更低的计算成本。

基于 AMD EPYC（霄龙）服务器处理器的解决方案具有卓越的每核性能和核心密度，并配备超大 L3 高速缓存，让数据更接近核心，这些优势使 AMD 解决方案非常适合风险分析应用场景。针对交易前风险评估和监管合规，AMD 还提供有超低延迟的专用加速器卡 Alveo™ UL3524。

了解第四代 EPYC（霄龙）处理器
了解 Alveo UL352

产品系列

AMD EPYC 9004

AMD EPYC（霄龙）处理器

对于金融服务业而言，AMD EPYC（霄龙）服务器处理器在赋能本地和云端计算方面均发挥着举足轻重的作用。EPYC（霄龙）处理器具有出色性能和能效，并可凭借 x86 兼容性让用户轻松完成迁移工作。 

每款 EPYC（霄龙）处理器均配备有 AMD Infinity Guard1，它提供了一系列行业领先的现代安全功能，可在软件启动、执行和处理关键数据时帮助减少潜在的安全漏洞。

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重要合作伙伴

CompatibL 成功案例

CompatibL 是金融服务市场中领先的交易和风险软件提供商。在金融服务行业不断追求数字化转型和竞争差异化的背景下，CompatibL 公司在 AWS 上测试了基于第四代 AMD EPYC（霄龙）处理器的 CompatibL 平台解决方案。测试结果表明，他们的应用程序在 AMD CPU 上运行良好，并且可以线性扩展，且无需进行代码更改。

CompatibL 成功案例
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Compatibl Logo

关键基准测试

AMD EPYC（霄龙）Quantlib 测试

QuantLib 是量化金融领域的一个开源套件，可用作高性能计算/网格算法的代理。在运行 QuantLib 基准测试时，基于 AMD EPYC（霄龙）处理器的云实例体现出明显的优势。2,3

AWS

最高可达 210%

基于 EPYC（霄龙）的 AWS EC2 M6a 实例的性价比最高可达 210%2

Microsoft Azure

最高可达 170%

基于 EPYC（霄龙）的 Ds Azure x86 实例的性价比最高可达 170%3

成功案例

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BNP Paribas

BNP Paribas

了解 BNP Paribas 如何实现最高 20% 的网格计算能力提升，同时在保持相同计算性能的情况下节约高达 30% 的能耗。*

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Emirates NBD

借助基于 AMD EPYC（霄龙）处理器 的 HPE 服务器，Emirates NBD 将性能提升最多 42% 并将软件许可成本降低最多 20%。

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DBS Bank

星展银行借助基于 AMD 计算技术的 Dell 服务器，将数据中心的占用空间减少到原来的四分之一，功耗下降一半。

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*所有性能和成本节约声明均由本文提及的公司或组织提供，未经 AMD 独立验证。性能和成本数据受到各种因素所影响。这里仅是相关企业或公司的结果，可能没有普遍意义。GD-181。

资源

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附注
  1. GD-183：AMD Infinity Guard 的功能随 EPYC（霄龙）处理器的更新迭代而有所变化。Infinity Guard 的安全功能必须由服务器 OEM 和/或云服务提供商启用才能使用。请联系您的 OEM 厂商或提供商，以确认是否支持这些功能。有关 Infinity Guard 的更多信息，请访问 https://www.amd.com/zh-cn/products/processors/server/epyc/infinity-guard.html。
  2. SP5C-001：根据截至 2023 年 8 月 13 日基于 Quantlib 1.30 库进行的 AMD 基准测试。AMD 基准测试与上游 Quantlib 基准测试不同，因此结果不具可比性。
    测试测量的 QuantLib 8400 任务基准比较基于 AMD 使用 AMD AOCC4.1 和 OneAPI 2023.0.0，在 AWS EC2 M6a 实例上进行的内部测试。云性能结果基于配置中测试日期，与 AMD 内部裸机测试一致，并考虑了云服务提供商的开销。结果可能会因底层配置的更改和其他条件（如虚拟机及其资源的放置、云服务提供商的优化、访问的云区域、共同承租人以及系统上同时运行的其他工作负载类型）而有所不同。AWS 按需定价来源：https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/ (US-East 2)
  3. SP5C-002：根据截至 2023 年 8 月 13 日基于 Quantlib 1.30 库进行的 AMD 基准测试。AMD 基准测试与上游 Quantlib 基准测试不同，因此结果不具可比性。
    测试测量的 QuantLib 8400 任务基准比较基于 AMD 使用 AMD AOCC4.1 和 OneAPI 2023.0.0，在 Azure Standard D-series v5 和 HB120 v3 实例上进行的内部测试。云性能结果基于配置中测试日期，与 AMD 内部裸机测试一致，并考虑了云服务提供商的开销。结果可能会因底层配置的更改和其他条件（如虚拟机及其资源的放置、云服务提供商的优化、访问的云区域、共同承租人以及系统上同时运行的其他工作负载类型）而有所不同。Azure 即用即付定价：https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/virtual-machines/linux/#pricing。
  4. PHXP-70：AMD 委托 BOXX Technologies 于 2023 年 12 月 27 日进行了测试，使用的测试系统如下：Lenovo ThinkPad Z13 Gen2，搭载 AMD 锐龙 7 PRO 7840U 处理器、Radeon 集成显卡、32GB RAM、1TB NVMe SSD 和 Windows 11 Pro。采用如下测试：Cinebench R23 1T、Cinebench R23 nT、3DMark Night Raid Graphics、Passmark 11 Overall、Passmark 11 CPU Mark、PCMark 10 Extended、Puget Adobe Photoshop 及 Puget Adobe Premiere。  PCMark 和 3DMark 是 UL Solutions 的注册商标。电脑制造商可能会采用不同的配置，从而得到不同的结果。结果可能会有所不同。