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21世纪经济报道记者罗一琪表示,半导体IP巨头Arm终于推出了物理芯片。 2019年3月24日,Arm宣布首次将产品矩阵扩展到大批量芯片产品,首款产品是Arm AGI CPU。这是Arm专门为AI数据中心设计的CPU芯片。据透露,首批芯片产品预计将于今年推出。 Arm的传统商业模式一直是将半导体IP交付给芯片设计制造商(如高通、联发科)、云服务制造商(如亚马逊云、阿里云)等,后者根据需要对这些IP进行芯片设计工作,然后交付给晶圆代工厂进行制造。因此,Arm的长期收入主要由授权费和特许权使用费组成,并且从未真正推出过实体芯片产品。 Arm此次正式推出该芯片的推动力是RI唱响AI潮流。 Arm首席执行官雷内·哈斯在演讲中指出,在人工智能时代,CPU芯片担负着核心计算任务。尤其是近几个月来,随着像开爪“龙虾”这样的特工的崛起,CPU芯片必须做大量的编程计算工作。这也是加速芯片(如GPU芯片)无法替代的能力。 Arm此后又根据自己的IP和计算子系统(CSS)业务增加了独立设计的芯片产品。 Meta是其首批合作伙伴和联合开发商,首批合作伙伴和OEM厂商也已正式公布。当然,深耕IP领域多年的Arm将如何扎根CPU芯片市场,又将如何竞争?会与现有的x86领域走下去吗?采访中,高管团队回答了问题。自从Open AI将ChatGPT推向市场以来,GPU及相关芯片在工业领域的应用得到了全球的认可。需求量很大。知道了。由此,英伟达的经营业绩和股价不断上涨,一时间成为美国股市价值的新“王”。正因为如此,公众并没有意识到CPU芯片仍然是必不可少的。 René Haas在演讲中谈到,在大规模语言模型爆发之前,传统云计算的流程是指令输入和搜索结果检索,CPU接管核心计算任务。当添加人工智能功能后,您开始通过人们的移动设备(例如手机和电脑)在云端输入消息的文字。云端将它们转换为代币并将其发送到AI数据中心。数据中心的加速器芯片产生相应的计算结果。这些进程由数据中心的CPU芯片进行调度和管理,并将令牌返回给用户。这意味着CPU芯片将继续在AI数据中心发挥关键作用和云。据估计,数据中心每千兆瓦(GW)的计算能力将需要大约3000万个CPU核心,包括AI集群主节点、加速器和专用机架设备。近几个月来,“蝗虫”趋势导致智能代理爆发式增长。 Rene Haas 指出,代理可以不间断地运行,并且比人类更快地发起请求。因此,我们希望代理人发起的协商要求比人类代币高15倍以上。由于大量的代理工作负载使数据中心不堪重负,因此需要更多的 CPU 芯片来平衡代理负载。代理工作流程包括一系列调度计算。这是CPU芯片的优势,是GPU等加速芯片无法替代的。基于此,Arm Cloud AI部门执行副总裁Mohamed Awad在接受21世纪经济报道等媒体采访时表示,Agenteic选择内部部署开发CPU芯片来解决AI工作负载源于客户需求。规模扩大后需要更高的性能,因为需要更多的CPU芯片来运行智能代理。然而,数据中心也面临功耗限制。多种因素的结合导致了满足要求的芯片市场上存在明显的差距。在与几家超大型云提供商讨论合作的过程中,Arm 表示,Arm 之前的 IP 和 CSS 解决方案并不能充分解决问题,希望获得更好的解决方案。最终,Arm决定发布CPU芯片。 Mohamed Awad 讨论了基于代理的 AI 工作负载必须在大规模场景中实现持续稳定的性能。 Arm AGI CPU 就是为此目的而设计的。 Arm参考服务器采用1OU双节点设计。每台刀片服务器集成了两颗具有独立内存和I/O的CPU芯片,总共272个核心。这些刀片服务器可完全部署在标准36千瓦tt (kW) 风冷机架,为 30 台刀片服务器提供总共 8,160 个核心。此外,Arm 还与 Supermicro 合作推出了 sol200 千瓦 (kW) 液冷设计工具,可支持 336 个 Arm AGI CPU,并提供超过 45,000 个内核。报告称,在此配置下,Arm AGI CPU 可以实现现代 x86 系统单机架性能的两倍以上,为 AI 数据中心每千兆瓦计算能力节省 100 亿美元的资本支出 (CAPEX)。很明显,Arm推出CPU芯片的目的就是为了控制x86多年来发展的战场。 Rene Haas在接受采访时表示,Arm希望这款芯片未来能与x86争夺数据中心市场份额。他表示,希望该产品能够被广泛采用。据报道,Arm AGI CPU是该公司数据中心芯片系列的首款产品,现已开始接受订单。其他产品计划也已确定,并可提供。ct 路线图将与 Arm Neoverse CSS 产品路线图并行运行。按照计划,第二代Arm AGI CPU芯片将于2027年推出。(Arm AGI CPU计划演进路线图)不只是Arm。许多合作伙伴已经在支持我们的努力。 Meta是第一批芯片的首批合作伙伴和共同开发商之一。据报道,Meta 正在使用这种基于代理的 AI CPU 来优化一组应用程序的基础设施,并将其与自主开发的元训练和推理加速器 (MTIA) 一起部署,以实现跨大规模 AI 系统更高效的编排和调度。两家公司致力于在多代Arm AGI CPU芯片产品上进行深入、长期的合作。此外,Arm还确认已与Cerebras、F5 Technology、OpenAI、SAP和SK Telecom等公司达成进一步的商业合作,计划将该芯片应用于加速器管理、控制平面处理、企业级计算等领域。rprise 级和云 API,以及任务和应用程序托管。在商业化方面,Arm还与联想、广达电脑、超微等OEM或ODM厂商合作,计划在今年下半年分阶段推出。当然,更有趣的是,被认为是CPU芯片市场“新来者”的Arm将如何与x86架构多年来建立的软件生态系统竞争。 Mohamed Awad在接受采访时表示,四五年前,Arm和x86架构生态系统在数据中心的软件支持方面肯定存在差距。我指出有。不过,近年来,谷歌、亚马逊云、Meta、Nvidia等主要云服务提供商以及众多中国企业都在积极投入数据中心相关的生态软件系统,逐渐丰富了Arm在该领域的软件包。如今,许多人工智能软件本质上都采用 Arm 架构。铜目前,超过 10,000 家公司在其数据中心使用 Arm 产品。这是Arm对当前数据中心软件生态系统的信心。当然,直到现在,手机业务仍然是Arm业务的核心。根据该公司2025财年财务报告,移动AP仍占该公司忠诚度业务的45%。随着Arm进入物理芯片市场,Rene Haas预测,五年后,即2030年,数据中心CPU芯片市场的总可寻址市场(TAM)将约为1000亿美元,其中Arm预计将获得150亿美元的收入。此外,预计到2030年,持续发展的知识产权娱乐规模将达到数百亿美元。Arm的举动也得到了资本市场的认可。截至撰写本文时,Arm 美国股价已飙升超过 15%。从行业角度来看,Arm这个长期深耕知识产权的巨头的扩张这一产业链不仅体现了随着人工智能算力需求的不断增长,核心芯片之间在架构和系统层面加强协作的迫切性,也凸显了数据中心市场从性能竞争转向以能效、规模和整体系统优化为重点的综合竞争。
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