IBM与Arm合作推进双架构主机系统开发

IBM和Arm宣布合作开发能够运行IBM和Arm双重工作负载的硬件，使Arm软件能够在IBM主机上运行。

两家公司计划在三个方面展开合作：构建虚拟化工具，让Arm软件能够在IBM平台上运行；确保Arm应用程序符合受监管行业必须遵循的安全和数据驻留规则；创建通用技术层，为企业在两个平台上提供更多软件选择。

IBM尚未说明虚拟化工作是在管理程序级别进行，还是通过其现有的PR/SM分区技术或容器方式实现。企业架构师需要这一问题的答案才能评估此次合作的实际价值。

IBM表示，这项工作旨在服务那些运行受监管工作负载且无法简单迁移到云端的企业。

主机客户面临的效率差距挑战

IBM的主机客户迄今为止无法享受到云用户已经获得的Arm效率提升。Arm表示，2025年运送给顶级超大规模云服务商的计算资源中，接近一半运行在Arm芯片上，AWS、Google和微软分别通过Graviton、Axion和Cobalt部署自己的Arm芯片。

AWS表示，连续第三年新增CPU容量中超过一半运行在Graviton上。Signal65的独立基准测试发现，Graviton4在大语言模型推理性能方面比同类AMD x86芯片高出168%，性价比高出220%。

Everest Group高级分析师Rachita Rao表示，解决这一差距正是此次合作的目标。"这是一个主机邻接策略，意图通过使Arm兼容的工作负载能够更接近记录系统来扩展IBM Z和LinuxONE环境。虽然超大规模云服务商使用Arm来降低内部电力成本并将节省传递给云原生租户，但IBM针对的是主权和物理隔离市场。"

对于银行和保险公司而言，这种合作既关乎技术也关乎人才。Rao表示："这些组织由于担心破坏分类账系统而不愿改变架构，但他们面临传统专家人才池缩小的问题。虽然这不会改变当前的采购周期，但能够降低LinuxONE或Z平台作为现代内部云的长期可行性风险。"

双架构硬件平台技术细节

此次合作涉及IBM构建的两个硬件平台，用于处理主机规模的AI工作负载：Telum II处理器和Spyre加速器。

Telum II处理器于2024年8月在Hot Chips大会上发布，拥有8个运行在5.5GHz的核心，片上缓存增大40%至360MB，内置用于实时交易推理的AI加速器，以及用于IO任务的新数据处理单元。

Spyre加速器现在作为IBM z17和LinuxONE 5平台的一部分出货。它通过PCIe连接，拥有32个计算核心，每个IO抽屉最高1TB内存，每卡功耗不超过75瓦。据IBM介绍，两个芯片协同工作以运行集成AI，即组合多个AI模型以产生更准确的结果。

项目时间线和战略考量

IBM未给出计划中双架构系统的出货日期和技术规格。公告称，关于未来发展方向的声明"仅代表目标和目的"，可能会发生变化。

基于IBM之前硬件周期的时长，Rao建议企业应为三年开发周期做好准备。虽然IBM在2024年8月的Hot Chips大会上发布了Telum II和Spyre，但Spyre现在才达到普遍可用状态，大约晚了12到18个月。

同时，IBM还在追求其他AI基础设施合作伙伴关系。2026年3月，该公司在GTC 2026大会上宣布扩大与英伟达的合作，涵盖基于GPU的数据分析、文档处理、本地和受监管基础设施以及咨询服务。IBM计划于2026年第二季度初在IBM Cloud上提供英伟达Blackwell Ultra GPU，用于大规模AI训练、推理和推理。

Rao表示，这一并行举措表明了IBM对其主要AI投资的看法。"IBM与英伟达的扩展合作显然是关于GPU原生分析和AI在云端及本地受监管基础设施上的部署。这表明IBM本身并不将Arm兼容性视为企业AI规模化的主要答案。大规模AI仍在向GPU密集型环境迁移。Arm兼容性可能有助于将更新的应用程序栈或服务更接近主机，但不会重新定义主要的AI基础设施策略。"

Q&A

Q1：IBM和Arm合作的主要目标是什么？

A：IBM和Arm合作的主要目标是开发能够运行IBM和Arm双重工作负载的硬件，让Arm软件能够在IBM主机上运行。两家公司计划构建虚拟化工具、确保Arm应用程序符合受监管行业的安全规则，并创建通用技术层为企业提供更多软件选择。

Q2：Telum II处理器有什么特殊功能？

A：Telum II处理器拥有8个运行在5.5GHz的核心，片上缓存增大40%达到360MB，内置用于实时交易推理的AI加速器，以及用于IO任务的新数据处理单元。它与Spyre加速器协同工作，能够运行集成AI以产生更准确的结果。

Q3：这项合作何时能够实现商用？

A：IBM未给出具体的出货日期和技术规格。根据IBM之前硬件开发周期的经验，分析师建议企业应为三年开发周期做好准备。IBM在2024年8月发布的Spyre加速器现在才达到普遍可用状态，显示了从发布到商用需要12到18个月的时间。