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人工智能 (AI) 具有超越過去一個世紀所發(fā)生的所有變革性創(chuàng)新的潛力，它在醫(yī)療保健、生產(chǎn)力、教育等領域為社會帶來的益處將超乎我們的想象。為了運行這些復雜的 AI 工作負載，全球數(shù)據(jù)中心所需的計算量需要以指數(shù)級規(guī)模進行擴展。然而，這種對計算無止盡的需求也揭示了一個嚴峻的挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)中心需要龐大的電力來驅動AI這一突破性技術。
當今的數(shù)據(jù)中心已經(jīng)消耗了大量的電力——全球每年需要 460 太瓦時 (TWh) 電力進行支持，這個數(shù)字等同于整個德國的用電量。而 AI 的興起預計將在 2030 年把該數(shù)字提高三倍，意味著將超過印度這一世界上人口最多國家的總耗電量。
未來的 AI 模型將持續(xù)變得更大、更智能，在帶動對更多計算能力的需求的同時，對電力的需求也會增加，從而成為良性循環(huán)的一部分。而找到降低這些大型數(shù)據(jù)中心電力需求的方法對于實現(xiàn)社會性突破和兌現(xiàn) AI 的承諾至關重要。
換言之，沒有電力就無法實現(xiàn) AI，企業(yè)需要重新思考如何應對能效問題的方方面面。
重新構思 AI 的未來——一個由 Arm 平臺驅動的未來
Arm 最初的產(chǎn)品就是為使用電池的設備而設計的，并推動了移動電話的變革。因此，深植于 Arm 的能效 DNA能使業(yè)界重新思考應如何構建芯片來滿足 AI 日益增長的需求。
在典型的服務器機架中，僅計算芯片就可以消耗超過 50% 的電力預算。工程團隊正在尋找各種可以降低該數(shù)字的方法，每一瓦特的減少都至關重要。
正因為此，全球最大的 AI 頭部云服務提供商們轉而采用 Arm 技術來降低功耗。與同行業(yè)中的其他產(chǎn)品相比，Arm 最新的 Arm Neoverse CPU 是面向云數(shù)據(jù)中心，性能最高、最節(jié)能的處理器。Neoverse 為頭部云服務提供商提供了定制芯片的靈活性，以優(yōu)化其苛刻的工作負載，同時提供領先的性能和能效。每一瓦特的節(jié)省都可以用來實現(xiàn)更多的計算。這也正是為什么亞馬遜云服務 (AWS)、微軟、Google 和甲骨文 (Oracle) 現(xiàn)在都通過 Neoverse 技術，處理其通用計算和基于 CPU 的 AI 推理和訓練。Neoverse 平臺正在成為云數(shù)據(jù)中心領域的事實標準。
從近期的行業(yè)內(nèi)的發(fā)布來看：
1、基于 Arm 架構的 AWS Graviton：與其他同行業(yè)產(chǎn)品相比，Amazon Sagemaker 的 AI 推理性能提高了 25%，Web 應用程序提高了 30%，數(shù)據(jù)庫提高了 40%，效率則提升了 60%。
2、基于 Arm 架構的 Google Cloud Axion：與傳統(tǒng)架構相比，其性能和能效分別提高了 50% 和 60%，可為基于 CPU 的 AI 推理和訓練、YouTube、Google 地球等服務提供支持； Arm 架構的 Microsoft Azure Cobalt：性能高出同類產(chǎn)品 40%，并為 Microsoft Teams 等服務提供支持，與 Maia 加速器的耦合驅動 Azure 的端到端 AI 架構。
3、Oracle Cloud 采用基于 Arm 架構的 Ampere Altra Max：與傳統(tǒng)同類產(chǎn)品相比，每機架服務器的性能提高 2.5 倍，能耗降低 2.8 倍，并用于生成式 AI 推理模型，諸如摘要、大語言模型訓練的數(shù)據(jù)的標記化，以及批量推理用例。
顯然，Neoverse 極大地提升了云端通用計算的性能和能效。此外，合作伙伴也發(fā)現(xiàn)在加速計算方面，Neoverse 也能帶來同樣的益處。大規(guī)模 AI 訓練需要獨特的加速計算架構，例如，NVIDIA Grace Blackwell 平臺 (GB200) 結合了 NVIDIA 的 Blackwell GPU 架構與基于 Arm 架構的 Grace CPU。這種基于 Arm 技術的計算架構可實現(xiàn)系統(tǒng)級設計優(yōu)化，與面向大語言模型的 NVIDIA H100 GPU 相比，可帶來 25 倍的能耗降低，并將每個 GPU 的性能提高 30 倍。這些優(yōu)化能夠帶來顛覆性的性能和節(jié)能效果，而這一切都得益于 Neoverse 所帶來的前所未有的芯片定制靈活性。
隨著基于Arm 架構的部署持續(xù)擴大，這些企業(yè)將可以節(jié)省高達 15% 的數(shù)據(jù)中心總能耗。這些巨幅的節(jié)省可以用來在相同的功率范圍內(nèi)驅動額外的 AI 運算，而不會增加能源負擔。換言之，這些節(jié)能相當于可以額外運行 20 億次 ChatGPT 查詢，驅動四分之一的日常網(wǎng)絡搜索流量，為 20% 的美國家庭提供照明，或為與哥斯達黎加面積相仿的國家進行供電。這對改善能源消耗和環(huán)境可持續(xù)性產(chǎn)生了驚人的影響。
Arm CPU 正在從根本上推動 AI 變革，并造福地球。Arm 架構是未來 AI 計算的基石。
