Arm 通过融合 AI 数据中心重塑计算格局

2025-12-12 14:25:06
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Arm 通过融合 AI 数据中心重塑计算格局

近年来,亚马逊推出的 Graviton5 持续推动基于 Arm 架构的定制计算在全球范围内扩展。

作者为 Arm 云 AI 事业部产品解决方案副总裁 Dermot O’Driscoll。

早在 2025 年初,Arm 曾预测该架构将占据当年头部云服务提供商所部署算力的一半以上。如今,根据今年前三季度的出货数据,这一预期正逐步成为现实。这些基于 Arm 架构的服务器不仅仅是数据统计的体现,更是融合型人工智能数据中心的计算核心。

从云原生服务到最复杂的 AI 工作负载,主流超大规模云服务商正在将 Arm 架构的定制计算作为标准选项,以在性能、能耗和扩展性之间取得最佳平衡。

最新推出的 Amazon Graviton5 是这一趋势的代表。作为该系列第五代产品,Graviton5 充分融合了 Arm 多年在能效优化方面的经验,专为现代数据中心设计,适用于高密度 AI 推理和可横向扩展的云原生应用。过去三年,Graviton 已在亚马逊云科技新增 CPU 算力中占据超过一半的份额。目前,在 EC2 前 1000 名客户中,已有 98% 将其用于生产环境。

Graviton 也是亚马逊云自研芯片战略的重要组成部分。在最新发布的 Amazon Trainium3 UltraServers 架构中,亚马逊部署了三款定制芯片,形成统一的计算底座。Graviton 负责通用计算,Nitro 则专注于高性能网络处理,共同支撑 Trainium3 UltraServers 的运行。

Arm 架构正日益成为 AI 时代算力基础设施的关键平台,Graviton5 的发布再次印证了这一产业趋势。

  • Google Axion:基于 Arm Neoverse 处理器的 Axion 系列已扩展为更多云和 AI 工作负载提供更高性能。

  • Microsoft Cobalt 100 与 Cobalt 200:这两款处理器专为 Azure AI 优化型数据中心构建,支持微软内部系统及客户应用。

  • NVIDIA Grace Blackwell:将 Arm 架构 CPU 与 NVIDIA AI 加速器结合,形成目前最先进的 AI 计算平台。

全球领先的云服务提供商、芯片制造商和系统集成商已不再将定制计算视为实验性方案,而是将其纳入基础设施核心战略。在这一趋势下,Arm 架构已成为推动产业融合的重要技术支柱。

融合型 AI 数据中心的崛起

这些平台的共同演进,标志着数据中心架构的快速转型。AI 不再局限于单一服务器,而是在基础设施内部打破传统界限,推动通用计算设备向高度整合、AI 优化的系统演化。

在融合型 AI 数据中心中,整体性能提升源于全栈协同,而非单个组件的优化。Arm 提供统一架构,使云服务商能够在保持灵活性的同时实现全局优化,以满足大规模 AI 工作负载的高要求。

各层级对 AI 性能的贡献各有侧重,而 Arm 架构贯穿始终:

  • 通用 CPU 提供控制平面,管理调度、数据迁移、内存分配等任务,并执行核心模型逻辑,将输入转化为有效操作。

  • 专用加速器在模型计算密集区域提供高密度算力,支撑训练和推理在大规模分布式节点上的高效运行。

  • 智能网卡 (SmartNIC)、DPU 与智能存储设备则承担安全、网络和数据访问任务,实现卸载与加速。亚马逊 Nitro、NVIDIA BlueField 以及英特尔 IPU 等平台均广泛采用 Arm 架构构建,以保障数据在 AI 流程中的高效流转。

这一架构的整合显著提升了单位能耗下的智能输出 (intelligence-per-watt),并加速了软件生态与硬件创新的融合。通过与亚马逊云科技、Google Cloud、Microsoft Azure 和 NVIDIA 的深度合作,基于 Arm 的定制化计算正迎来高速发展阶段。

Graviton5 与计算性能拐点

Graviton5 配备 192 核,缓存容量较前代增加五倍,针对亚马逊核心工作负载实现最高 25% 的性能提升。这一进步不仅体现了定制设计的革新潜力,也重新定义了云计算的经济模型。当计算性能增长超过功耗与成本的增幅,产业格局将随之改变,而 Arm 正在引领这一拐点。

这一趋势已从超大规模云服务延展至企业级应用。AI 推理、自动驾驶、边缘计算、智能网络等领域均开始采用 Arm 架构的定制设计,与云服务所依赖的技术平台实现统一。

展望未来:构建普惠计算基础

Arm 的生态体系不仅服务于大型企业,也在赋能更广泛的合作伙伴。借助 Arm Total Design 和 Neoverse 计算子系统 (CSS) 等项目,Arm 正帮助开发者和中小厂商以类似云服务商的效率和速度设计定制芯片。

此外,Arm 云迁移等计划也在降低部署门槛,使各类企业能够更容易地采用 Arm 架构平台,从而充分挖掘其在性能和能效方面的潜力。

随着定制化计算的广泛应用,产业正在积极接纳这一趋势。作为这场变革的核心平台,Arm 正在为未来计算的无限可能奠定基础。

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