隨著通用人工智能的發(fā)展，數(shù)據(jù)中心的計(jì)算需求逐步提高。針對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)、大模型的推理和訓(xùn)練需要更高的算力支持，而隨著算力提升與之而來(lái)的還需更關(guān)注在功耗方面的優(yōu)化。對(duì)于頭部云計(jì)算和服務(wù)廠商而言，針對(duì)專(zhuān)門(mén)用例提高每瓦性能變得至關(guān)重要。而這就需要其在CPU的IP微架構(gòu)層面就開(kāi)始著手優(yōu)化設(shè)計(jì)，且需要極高的靈活性和豐厚的軟件生態(tài)能力。Arm Neoverse系列正是迎合了這部分技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，自推出至今，已經(jīng)獲得了諸多頭部云服務(wù)廠商的認(rèn)可，基于Neoverse推出的定制服務(wù)器CPU也幫助云服務(wù)客戶(hù)獲得了更具效益的計(jì)算服務(wù)。而在近日，Arm又推出了其全新的新一代Arm Neoverse N3和Arm Neoverse V3，并且同步提供了Arm Neoverse CSS N3和Arm Neoverse CSS V3；這也是Arm首次提供基于高性能的Neoverse V系列的計(jì)算子系統(tǒng)。

云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域：通過(guò)定制芯片支持云計(jì)算關(guān)鍵負(fù)載優(yōu)化

據(jù)Arm 基礎(chǔ)設(shè)施事業(yè)部產(chǎn)品解決方案副總裁Dermot O’Driscoll介紹，當(dāng)前基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域正在發(fā)生顛覆性的變化，頭部企業(yè)正在通過(guò)打造定制芯片，來(lái)支持云計(jì)算在關(guān)鍵工作負(fù)載中的計(jì)算優(yōu)化。頭部云計(jì)算廠商關(guān)注的性能提升非常極致，期望獲得的是最佳的每瓦性能。他們對(duì)于自己的數(shù)據(jù)中心、計(jì)算設(shè)備及運(yùn)行其中的工作負(fù)載非常熟悉，正在嘗試對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的每一層都進(jìn)行優(yōu)化，從而讓多樣化的工作負(fù)載獲得最佳性能，以期實(shí)現(xiàn)每瓦性能的提升。

這種來(lái)自不同用例、不同工作負(fù)載的每瓦性能，無(wú)法通過(guò)一個(gè)統(tǒng)一的基準(zhǔn)測(cè)試來(lái)量化比較，而是需要針對(duì)這些多樣性的用例來(lái)專(zhuān)門(mén)調(diào)校。過(guò)去軟件和硬件分別是來(lái)自不同公司開(kāi)發(fā)，這種傳統(tǒng)的模式顯然已無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)于特定用例特定負(fù)載的每瓦性能調(diào)校；云服務(wù)廠商希望能夠在硬件的微架構(gòu)層面，就開(kāi)展軟硬件的協(xié)同開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)緊密耦合，從而確保自身的軟硬件適配得以順利進(jìn)行。這種聯(lián)合優(yōu)化，需要一個(gè)開(kāi)放的靈活的CPU的IP平臺(tái)，并且軟硬件雙方都需要做出巨大的投入。

而談到通過(guò)定制計(jì)算來(lái)滿(mǎn)足這種微架構(gòu)層面的軟硬件協(xié)同優(yōu)化，就不得不提到Arm Neoverse平臺(tái)。通過(guò)Arm的努力，當(dāng)前這種基礎(chǔ)設(shè)施中的協(xié)同設(shè)計(jì)已經(jīng)不僅僅局限于 CPU，還能擴(kuò)展到平臺(tái)級(jí)別進(jìn)行內(nèi)存和 I/O的調(diào)優(yōu)，進(jìn)一步優(yōu)化 TCO。

去年，Arm在Neoverse平臺(tái)的產(chǎn)品線擴(kuò)展出計(jì)算子系統(tǒng)（CSS），首款產(chǎn)品為Neoverse CSS N2。這是一套完整驗(yàn)證和優(yōu)化的計(jì)算子系統(tǒng)，兼顧了各種關(guān)鍵用例的配置優(yōu)化，可大大縮短了客戶(hù)的開(kāi)發(fā)流程，讓其可以輕松實(shí)現(xiàn)芯片棧的管理，使其免于各類(lèi)IP的復(fù)雜選擇和組合，而是專(zhuān)注于軟件調(diào)優(yōu)和定制加速這些能夠形成差異化競(jìng)爭(zhēng)力的部分。

“計(jì)算正越來(lái)越專(zhuān)用化，通用CPU已不再能滿(mǎn)足需求。在基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，我們看到的轉(zhuǎn)型持續(xù)朝向更復(fù)雜的倉(cāng)庫(kù)級(jí)計(jì)算，它不再只關(guān)乎芯片、服務(wù)器或機(jī)架，而是關(guān)乎整個(gè)數(shù)據(jù)中心?！盇rm高級(jí)副總裁兼基礎(chǔ)設(shè)施事業(yè)部總經(jīng)理 Mohamed Awad分享到，“借助 Neoverse CSS，Arm正在助力合作伙伴加快創(chuàng)新步伐。憑借新的Arm Neoverse CSS N3和CSS V3，我們專(zhuān)注于釋放芯粒等新技術(shù)的潛力，并更大限度地優(yōu)化實(shí)際工作負(fù)載的 TCO，這對(duì)于包括 AI、數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)等在內(nèi)的整個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施的生態(tài)系統(tǒng)至關(guān)重要。”

第三代Arm Neoverse：構(gòu)建高性能IP計(jì)算子系統(tǒng)，提高AI應(yīng)用關(guān)鍵負(fù)載的計(jì)算效能

不斷地迭代提升，實(shí)現(xiàn)卓越性能，是ArmNeoverse的成功要素之一。而在第三代平臺(tái)上，我們也看到了非常大的提升。

據(jù)官方介紹，相較Neoverse N2，Neoverse N3可在多種工作負(fù)載下實(shí)現(xiàn)20%的每瓦效能效率提升；而且Neoverse N3配備了2MB L2級(jí)緩存的選項(xiàng)，在機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載上的性能提升了三倍。而CSS N3正是基于新的Neoverse N3 核心打造，為新的N系列引入了Armv9.2功能，每個(gè)核心都具備了2MB的專(zhuān)用L2 緩存，并支持最新的PCIe和CXL I/O標(biāo)準(zhǔn)以及UCIe芯粒標(biāo)準(zhǔn)。CSS N3的首個(gè)實(shí)例可提供32核配置，熱設(shè)計(jì)功耗 (TDP) 低至40W。此外CSS N3的可擴(kuò)展性非常強(qiáng)，可覆蓋電信、網(wǎng)絡(luò)和DPU等一系列應(yīng)用。

而Arm Neoverse V3 CPU則是專(zhuān)門(mén)針對(duì)云端應(yīng)用、高效能運(yùn)算(HPC) 和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML) 工作負(fù)載提供最高效能計(jì)算。Arm Neoverse V3系列支持高性能浮點(diǎn)和向量指令，具有SVE/SVE2、Bfloat16和Int8 MatMul等功能；L2級(jí)緩存達(dá)到了3MB；支持Arm機(jī)密計(jì)算架構(gòu)，可在內(nèi)存中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)完全加密。而基于Neoverse V3而來(lái)的計(jì)算子系統(tǒng)——CSS V3，在單芯片上最多可擴(kuò)展至128核，并支持最新的高速內(nèi)存和I/O標(biāo)準(zhǔn)。

據(jù)Dermot O’Driscoll介紹，相較于前一代Neoverse平臺(tái)，新一代的Neoverse N3和V3在各種關(guān)鍵工作負(fù)載下都實(shí)現(xiàn)了全面的提升?！癗 系列在壓縮方面取得了性能優(yōu)勢(shì)，可降低云服務(wù)運(yùn)營(yíng)商的成本，并最終降低云服務(wù)客戶(hù)的成本。同樣地，V 系列顯著提高了協(xié)議緩沖區(qū)的性能，這是在數(shù)據(jù)中心內(nèi)傳輸數(shù)據(jù)的一項(xiàng)關(guān)鍵功能?！?

而令人關(guān)注的是，在AI數(shù)據(jù)分析 (AI data analytics)這一項(xiàng)中新一代Neoverse的提升顯著。而這種顯著的提升來(lái)自Neoverse在微架構(gòu)層面針對(duì)XGBoost算法的適配優(yōu)化，通過(guò)分析合作伙伴的關(guān)鍵工作負(fù)載核心的特定關(guān)鍵任務(wù)算法，Arm能夠明確并實(shí)施對(duì)提升性能最有效的微架構(gòu)調(diào)整方法：這包括改進(jìn)分支預(yù)測(cè)、更好地管理最后一級(jí)緩存和相關(guān)內(nèi)存帶寬、以及大幅增加 L2 緩存等一系列微架構(gòu)調(diào)優(yōu)等等，最終讓Neoverse N3相比上一代在AI數(shù)據(jù)分析工作負(fù)載上提升高達(dá)196%。

而針對(duì)這兩年熱門(mén)的生成式AI應(yīng)用，目前行業(yè)的重點(diǎn)更多放在大語(yǔ)言模型（LLM）的訓(xùn)練上；然而隨著生成式 AI 廣泛應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景，其計(jì)算的工作重點(diǎn)將轉(zhuǎn)向推理。這一轉(zhuǎn)變意味著要找到合適的模型和模型配置并加以訓(xùn)練，然后將其部署到更具成本效益的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施上。而Arm的Neoverse系列CPU則具備滿(mǎn)足這一轉(zhuǎn)變的優(yōu)勢(shì)，包括：非常優(yōu)異的Token生成吞吐量表現(xiàn)；非常高的靈活度，可以適配更多工作負(fù)載；易于部署，并可支持各種軟件框架；具備低成本和高能效等優(yōu)勢(shì)。Dermot O’Driscoll表示，“CPU推理將是生成式AI計(jì)算應(yīng)用的關(guān)鍵組成。目前可以看到這些工作負(fù)載已從ML專(zhuān)用的Neoverse功能（如 Bfloat16、MatMul、SVE 和 SVE2）的微架構(gòu)優(yōu)化中受益，而且這一趨勢(shì)還將繼續(xù)?！?

釋放芯粒的潛力，實(shí)現(xiàn)加速器和CPU緊密耦合

顯然為了實(shí)現(xiàn)更好的特定任務(wù)的計(jì)算效能，將所有的計(jì)算任務(wù)都通過(guò)CPU來(lái)運(yùn)行并不是最佳選擇；而通過(guò)特定的AI加速器來(lái)實(shí)現(xiàn)特定計(jì)算加速會(huì)是一種更常見(jiàn)的做法。據(jù)統(tǒng)計(jì)，當(dāng)前布局在AI加速器領(lǐng)域的公司已經(jīng)接近80家。最引人注目的當(dāng)屬英偉達(dá)的Grace Hopper超級(jí)芯片，該芯片不僅利用了領(lǐng)先的 Hopper GPU，同時(shí)也使用了基于 Neoverse V2平臺(tái)的緊耦合計(jì)算芯粒 Grace，實(shí)現(xiàn)了內(nèi)存容量和共享內(nèi)存模式。這種緊耦合的CPU加上加速器配置，對(duì)大參數(shù) LLM 非常有益，對(duì)檢索-增強(qiáng)-生成 (RAG) 等新興方法也很有幫助。

通過(guò)通用計(jì)算芯粒+AI加速器的配置，來(lái)打造適合特定業(yè)務(wù)的專(zhuān)用AI計(jì)算芯片，已經(jīng)成為了業(yè)界的趨勢(shì)。通過(guò)芯粒技術(shù)，可以讓芯片公司在單一芯片上實(shí)現(xiàn)多種不同工藝節(jié)點(diǎn)芯粒的組合，例如使用較舊的工藝節(jié)點(diǎn)處理 I/O，同時(shí)搭配先進(jìn)的工藝節(jié)點(diǎn)處理邏輯功能，從而實(shí)現(xiàn)更高性能和更高能效表現(xiàn)、同時(shí)兼顧更高良率的AI計(jì)算芯片。

但將不同的芯粒組合在一起，面臨著諸多的挑戰(zhàn)，例如物理層的兼容性問(wèn)題、協(xié)議層的打通、包括系統(tǒng)架構(gòu)層面的電源管理、內(nèi)存訪問(wèn)和安全等等一系列的問(wèn)題。要將多個(gè)芯粒組合在一起構(gòu)成一個(gè)可互操作的系統(tǒng)，就需要在生態(tài)系統(tǒng)的層面做出一致的努力。

而Arm正在致力于推動(dòng)構(gòu)建一個(gè)功能強(qiáng)大、支持通用的芯粒生態(tài)系統(tǒng)。在其近期發(fā)布的芯粒系統(tǒng)架構(gòu) (Chiplet System Architecture, CSA) 中，Arm聯(lián)手了業(yè)內(nèi)20多家合作伙伴，旨在簡(jiǎn)化基于CSS打造的計(jì)算芯粒與AI加速器并行使用的聯(lián)合設(shè)計(jì)過(guò)程，進(jìn)而推動(dòng)整個(gè)Arm生態(tài)系統(tǒng)釋放芯粒技術(shù)的潛力。

而CSA的成功構(gòu)建的背后，離不開(kāi)來(lái)自Arm全面設(shè)計(jì)（Arm Total Design）這一強(qiáng)大的生態(tài)的支持。據(jù)Arm基礎(chǔ)設(shè)施事業(yè)部營(yíng)銷(xiāo)副總裁Eddie Ramirez介紹，Arm 全面設(shè)計(jì)已經(jīng)有20多家成員加入，其中包括新的EDA和配套IP提供商，以及來(lái)自包括韓國(guó)、中國(guó)臺(tái)灣、中國(guó)大陸和印度等戰(zhàn)略市場(chǎng)的芯片設(shè)計(jì)合作伙伴。Arm目前正在與三家主要代工廠展開(kāi)積極合作，以確保其CSS產(chǎn)品能在其先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行優(yōu)化?？蛻?hù)的定制芯片的成功離不開(kāi)可靠供應(yīng)鏈的支持，而Arm能夠給這些客戶(hù)提供多樣的技術(shù)和選擇。

像Socionext已經(jīng)宣布將會(huì)推出基于臺(tái)積電領(lǐng)先的2nm工藝開(kāi)發(fā)的Neoverse CSS V3芯粒，這款配置 32 核的芯粒可與其他芯粒結(jié)合使用，能夠?qū)崿F(xiàn)經(jīng)濟(jì)高效的可拓展計(jì)算方案。

通過(guò)Arm全面設(shè)計(jì)和CSA，Arm正在將幫助客戶(hù)將最先進(jìn)的工藝、EDA工具、多種IP組合、芯?；ミB和基礎(chǔ)軟件等技術(shù)和資源整合在一起，來(lái)幫助客戶(hù)實(shí)現(xiàn)一站式的AI計(jì)算芯片的設(shè)計(jì)、制造和應(yīng)用。

Mohamed Awad強(qiáng)調(diào)到，隨著越來(lái)越多的 AI 工作負(fù)載被采用，并貫穿于整個(gè)計(jì)算流程，涵蓋從大型數(shù)據(jù)中心到網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器以及計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的方方面面。Neoverse V3和N3提供了支撐這一轉(zhuǎn)型所需的計(jì)算性能和效率，而在Arm全面設(shè)計(jì)生態(tài)項(xiàng)目的支持下，Arm的Neoverse計(jì)算子系統(tǒng)能夠加速客戶(hù)的產(chǎn)品上市時(shí)間，并加大對(duì)創(chuàng)新的投資力度。“將卓越性能、靈活性以及生態(tài)系統(tǒng)這三大要素結(jié)合在一起，是Arm Neoverse的獨(dú)特之處，也是其能夠在過(guò)去幾年中取得成功的原因。Arm Neoverse 計(jì)算子系統(tǒng)將這些優(yōu)勢(shì)演繹得淋漓盡致。在過(guò)去的一年里，CSS 取得了顯著的進(jìn)展，廣受頭部云服務(wù)提供商和初創(chuàng)公司的青睞。這些例證都很好地詮釋了Arm 平臺(tái)是未來(lái)計(jì)算及 AI 的基石?！?