Arm芯片，改变游戏规则

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来源 ： 内容编译自DCD 。

Arm（Advanced RISC Machines 的缩写）最初是Acorn Computers、Apple和NXP Semiconductors的合资企业，于 1990 年正式诞生，该公司于 1993 年开始授权其处理器 IP。

2016年，软银斥资320亿美元收购了总部位于剑桥的Arm，后者从伦敦证券交易所退市。2023年，Arm再次上市，但软银仍是其最大股东。

就芯片架构而言，Arm 目前占据市场主导地位，但情况并非总是如此。传统上，英特尔凭借其 x86 芯片垄断了服务器市场，但随着超大规模计算厂商越来越多地寻求开发自己的 CPU，Arm 的产品越来越受欢迎，因为它允许企业设计可定制的芯片，以满足其确切需求。

Arm 最初的重点是提供通用计算解决方案并确保其软件能够实现无摩擦部署，但在 2018 年，该公司寻求改进其基础设施方法，推出了基于 Neoverse 的 CPU。

Neoverse 专为数据中心、Edge 和 HPC 用例而设计，它使 Arm 能够从简单地提供基础设施解决方案的基本构建模块（或提供为其他目的（如移动）而设计的内核，但随后可以组合成片上系统 (SOC)）转向开发特定于基础设施的技术。

Arm 将其 Neoverse 产品分为三个独立的类别，但 Awad 表示，该产品线主要可以分为两条主要产品线：专注于高性能通用计算的 V 系列，以及专注于服务器市场的 N 系列。该公司还提供用于边缘计算的 E 系列。

Arm 的 V 系列（具体来说是 V2）是 AWS Graviton Four、Google、Axion 和 Nvidia Grace 所基于的，而 Microsoft Cobalt 的芯片是 N2 系列的产品。

虽然 Awad 开玩笑说 AI 目前正在“吸走房间里的大量氧气”，但他表示 HPC 仍在“努力”，而 Arm 在这些工作负载方面继续看到相当大的吸引力。

Awad 表示：“V 系列在 HPC 领域非常受欢迎，Graviton、Grace 和 Axion 都基于 V2 系列，而我认为 N 系列也很受欢迎，但更侧重于云类型的工作负载或网络用例。我们的 N 系列更注重效率。它非常适合需要同时运行大量并行工作负载的工作负载。”

谈到 N 系列，虽然焦点通常放在服务器市场上 — — “当你谈论数据中心时，这无疑是故事中非常重要的一部分” — — Awad 指出，近年来，整个行业的其他组成部分已经发生了许多转变，讨论的重点不再仅仅集中在计算上，特别是随着 DPU 等产品进入市场，并由于与之相关的连接挑战而迫使网络等领域发生变化。

谈到 N 系列，虽然焦点通常放在服务器市场上 — — “当你谈论数据中心时，这无疑是故事中非常重要的一部分” — — Awad 指出，近年来，整个行业的其他组成部分已经发生了许多转变，讨论的重点不再仅仅集中在计算上，特别是随着 DPU 等产品进入市场，并由于与之相关的连接挑战而迫使网络等领域发生变化。

“网络在不断发展，存储也在发生重大变化，甚至无线基站也在发生变化，因此，从基础设施的角度来看，我们确保我们的 N 系列和 V 系列产品涵盖整个领域，”Awad 表示。

“越来越多的生态系统或基础设施正在向一种软件定义的基础设施转变——这种转变已经持续了十年——这种基础设施在整个计算结构中具有一定程度的共性。”

因此，当谈到架构时，Awad 说，了解这些变化非常重要，因为组织越来越希望在整个结构（无论是网络、存储还是服务器）中增加加速，以使自己能够跟上步伐。

改变游戏规则

Awad 表示，Neoverse 首次发布时，旨在让企业利用 Arm 在性能和效率方面的传统优势，在“五六年前还不完美，但足以让他们起步”的软件生态系统中立即实现 TCO 收益。

然而，在过去的几年里，Arm 决定不只是提供架构许可证（这仍然需要大量的工作和投资才能构建某些东西），而是对 Neoverse 进行了改进，以满足客户不断变化的需求。

“首先，我们决定说，‘好吧，我们把 CPU 和互连线交给你，你把它们拼接起来。’”阿瓦德说，“这比直接提供架构规范要省事得多，但我们也知道这仍然需要大量的工作。”

“然后，我们将这种方法应用于计算子系统，我们实际上将CPU和互连组件全部集成在一起。这意味着我们可以交付一个集成的、经过验证的子系统，然后可以非常快速地针对特定用例进行定制，让您无需巨额投资即可优化数据中心周围的硅片。

“这改变了游戏规则，你可以在 Microsoft Cobalt 等公司身上看到这一点，通过利用我们的计算子系统，团队很快就能找到解决方案并推向市场。”

因此，从阿瓦德的角度来看，过去五年“简直令人惊叹”。

他说：“这始于 AWS 和 Graviton，但如今，每个主要的超大规模企业，无论是谷歌、微软还是 OCI，都在以某种方式构建或部署基于 Arm 的硅片。”

Awad 表示，目前 AWS 有数万客户在Graviton 上运行，并指出过去两年公司部署的计算资源中超过 50% 是基于 Arm 的。他表示，虽然造成这种情况的原因可能有很多，但真正让它脱颖而出的是 Arm 的能效和低门槛——“简化了制造硅片所需的一切”。

“我们的梦想是，根据计算能力所在的位置，工作负载可以轻松地从基础设施的一端迁移到另一端。”

“世界在不断发展，这确实是一个系统级的世界，无论你谈论的是那些超大规模企业，还是谈论像 Nvidia 这样的技术提供商，他们所构建的一切都是基于 Arm 的，因为对于 AI 工作负载，主要工作负载从 CPU 开始，然后卸载到加速器上，无论它是否是自主研发的。

“我们现在所处的位置实际上非常有趣。15 年前，我们一直在努力赶上现代的工作负载，而现在，在很多情况下，我们看到那些关键的 AI 工作负载实际上首先针对 Arm 进行了优化……这是一个很好的位置。”

硅片领域的下一个大事件

在谈到解决当今数据中心（尤其是人工智能数据中心）面临的主要挑战时，阿瓦德表示，考虑到某些人工智能系统的运行规模，功率和性能之间的界限变得“非常模糊”。

“这两者是相辅相成的......如果你拥有无限的力量，你就可以拥有无限的性能，这只是取决于你想投入多少硅片。

现实是……最终，功耗等于性能。然而，目前人们对性能的渴求如此强烈，节能实际上并不意味着消耗更少的电量，而只是意味着增加更多的计算能力。这就是我们今天生活的世界。

“现在，这种情况终将改变，但今天，真正的重点在于尽可能多地获取计算资源，因此，任何能够节省功耗的地方都变得至关重要。坦率地说，打破壁垒，在给定的功耗范围内实现更高的性能，这才是真正的关键所在。”

从 Arm 的角度来看，这些都是现成的硅片无法做到的事情。

“基础设施本身目前正在大规模发展，无论是人工智能还是其他方面，越来越多的大型超大规模企业正在关注他们的数据中心基础设施，这些基础设施主要是通用商品、现成的传统架构或 CPU，并意识到虽然这些曾经足够好，但现在已经不够了。

“相反，一切都是为了确保一切都得到优化，因为这是他们获得所需效率或扩展到所需性能水平的唯一方法。”

到 2025 年，基础设施投资的大部分将集中在极少数技术提供商身上，其中大多数都与 Arm 合作，Awad 称之为“有意义的方式”。他认为，这是因为在当今功耗受限的环境中，为了提供不断增长的计算水平，需要拥有围绕数据中心或软件堆栈设计的可定制芯片，而不像十年前那样，“我只能从货架上拿东西，然后拼凑一些东西，这在技术上可行，但效率肯定不会那么高”。

Awad 表示，Nvidia 的 Grace Hopper 系统就是最好的例子之一。以往，人们会将多个 GPU 放置在 PCIe 总线上，并连接到通用 x86 处理器，“这样虽然可以工作，但在可访问的内存以及基于 PCIe 接口的设备之间的连接方面会受到限制”。而 Grace Hopper，以及 Grace Blackwell，则在 CPU 和加速器之间创建了一个一致的内存域，从而为这两个设备提供了更高速的链接。

对于近年来涌现的众多公司，他们声称希望挑战现有企业并“用硅片做出下一个令人惊叹的事情”，Awad 表示，Arm 有三个方面脱颖而出：其设计的性能和效率，成为人们可以轻松利用的广泛生态系统的一部分，并为客户提供使用加速、接口或连接等功能定制和增强硬件的自由。

他补充说，该公司的成功之所以能持续下去，是因为它与众多超大规模企业合作的声誉，让新客户感到安心，相信 Arm 提供的产品将长期存在，因为许多大公司都押注于基于其 IP 构建硬件。

然而，尽管阿瓦德承认创新需要时间，但他表示，业界已经开始看到创新的出现，这主要是因为人们承诺从数据上传到数据中心的整个过程中优化基础设施。

“我们的梦想是，工作负载能够轻松地从基础设施的一端迁移到另一端，这取决于工作负载在何处能够得到最高效的处理，或者计算能力在哪里，”他说，“这种复杂程度只有人工智能才能实现。”

我们正朝着这个目标迈进。我并不是说这会在2025年实现，但这无疑是世界长期发展的方向。而且，这也是真正让每一点计算资源都发挥出必要效率和性能的唯一途径，因为归根结底，闲置的技术对任何人都没有好处。

https://www.datacenterdynamics.com/en/analysis/how-arm-is-building-infrastructure-for-a-systems-level-world/

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