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11rfd.com:前面芯智讯介绍的自2019年以来

字体:2020-08-01    煲汤食谱大全
 之前亚马逊公布的数据也显示,其基于7nm工艺Arm Neoverse N1内核架构的服务器CPU Graviton2的单核性能已经超过了Intel至强铂金版。足见,Neoverse N1在单核性能上的提升。此外,Neoverse N1最高还支持128核直连,这也使得Arm CPU内核在性能上实现了大跃进!
 
 
 
可以看到,前面芯智讯介绍的自2019年以来推出的华为鲲鹏920、Ampere Altra、Marvell ThunderX3、富士通A64FX全部都是基于台积电7nm工艺的Arm Neoverse N1内核,核心数量都在64核及以上,而在性能上,很多都已经实现了对于英特尔顶级的Xeon铂金版的追赶。
 
 
 
而一旦Arm服务器CPU在性能上实现了对于X86 CPU的追赶,那么Arm服务器CPU在功耗和成本上的优势将进一步凸显。对于云服务厂商来说,服务器芯片成本和能耗成本在其总成本当中的占比非常的高,提供更高性价比的算力是其保持竞争力的一大关键因素。
 
 
 
另外需要指出的是,目前X86授权相对封闭,下游芯片设计商仅可以通过处理器核授权而非架构授权的方式开发产品,设计自由度和自主可控度都比较低。相比之下,Arm架构的服务器CPU开发难度更低、设计自由度更高、自主化程度强的优势。芯片设计厂商可以直接购买Arm的Neoverse N1内核IP授权来开发服务器CPU,研发周期可大大缩短;同时也可以购买ARMv8指令集授权,结合自身需求开发出定制化程度更高的服务器CPU,比如华为的鲲鹏920、飞腾的FT2000/64等都是基于ARMv8指令集授权开发的,其优势在于自主可控的程度更高,拿到指令集授权之后,将不再不受到Arm的任何限制。
 
 
 
2、AI对算力的需求变化,推动云端计算架构重构
 
 
 
 
 
随着近年来数据的爆发式增长以及人工智能技术的兴起,云端市场对于计算的需求也开始发生了巨大的变化,进而使得对于计算架构的需求也开始发生了变化。
 
 
 
过去云端的AI计算全部都是由CPU来完成,但是随着AI对于算力需求的快速提升,依赖于摩尔定律推动的CPU性能的提升已经无法满足,CPU也并不是AI计算的最佳载体,因此在云端的AI计算也开始由原先的X86 CPU一统天下,转向了异构计算。

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