Arm 似乎正在扭转长达十年的打入服务器市场的斗争

发布时间:2022-11-7 阅读量:811 来源: 我爱方案网整理 发布人: Aurora

几十年来,Arm 一直在移动市场上占据高位,但一直在努力在服务器上留下自己的印记。但该公司希望通过 Arm 高管在上周举行的最近一次Arm DevSummit上提出的一些新举措来扭转这种局面。    

 

最高计划围绕提供编程和设计工具展开,因此其芯片设计可以提供最快的答案来解决复杂问题,而无需担心执行它的硬件。    

 

Arm 长期认为,包括 GPU 和神经处理器在内的加速器将在计算中发挥重要作用,基于 Armv9 架构的 CPU 有助于在计算机中分配工作负载。    

 

Central 执行副总裁 Gary Campbell 表示:“在计算需求日益多样化的现代世界中,我们相信专业化处理是新的标准载体,它将使我们能够超越通用计算的更快、更好、更便宜的轨道。” Arm 的工程师,在流式传输的主题演讲中。    

 

Arm 历来专注于其 CPU 技术,在过去 31 年中,智能手机、嵌入式设备以及 PC 和服务器的芯片出货量已达 2300 亿颗。但 Arm 现在正在主流企业计算环境中取得突破。    

 

开源软件副总裁 Mark Hambleton 表示,开发人员希望编写他们的应用程序代码并对其进行编译,这样它就可以在无需明确指定重定向工作负载的芯片的情况下工作。    

 

在 Arm DevSummit 的主题演讲中,Hambleton 说:“我们从服务器领域观察到,严格遵守标准意味着操作系统将登陆任何服务器,从旧到新,并且年复一年地正常工作。Arm 服务器已经以这种方式工作。”    


这将节省成本和时间,“更快的创新,更好的便携性,也许最重要的是,一切正常,”汉布尔顿在他的主题演讲中说。    

 

具有大量芯片的多样化计算环境的概念并不新鲜。Arm 被许可方,最著名的是英伟达和英特尔,拥有并行编程软件工具,可以自动将计算分配到相关芯片。    

 

但是让所有主要的知名芯片制造商成为客户让 Arm 陷入困境,因为它无法发布自己的专业软件框架或表现出对特定客户的偏见。    

 

与 Linux 一样,Arm 的软件工作围绕着 Linux 内核中的上游代码以及与 CNCFLinaro Linux Foundation 等开源联盟合作。硬件客户可以使用 Arm 的工具并根据他们的需要进行调整。例如,Nvidia 已将其 CPU 路线图直接放在 Arm 架构上,并正在修改其 CUDA 并行编程框架以适应其长期 Arm 计划。    


Arm 似乎正在扭转长达十年的打入服务器市场的斗争

   

Arm 似乎正在扭转长达十年的打入服务器市场的斗争,主要是通过 Ampere Computing 提供的基于 Arm 的服务器芯片。甲骨文、微软和谷歌现在正在为云原生应用程序提供在 Arm 处理器上运行的虚拟机实例。亚马逊也基于 Arm 架构构建了 Graviton3 芯片,来自中国的阿里巴巴也发布了基于Arm架构的服务器芯片倚天710。    

 

Arm 还通过一个名为Works on Arm的程序推动编码工具,该程序现在可通过所有主要的云提供商和 Equinix 等裸机提供商获得。开发人员可以编写和测试特定于这些计算环境的应用程序。Arm 还在云中拥有自己的虚拟硬件环境,开发人员可以在其中在大规模部署之前对应用程序进行原型设计。    


该公司的数据中心路线图包括名为 Neoverse V2、代号为 Demeter 的高性能计算芯片设计,以及代号为 Poseidon 的后续产品,它将逐步支持新技术。新的芯片设计将支持 DDR5 内存和 PCIe Gen5 互连,但将在名为 CXLCompute Express Link)的技术上脱颖而出,该技术旨在加速并行计算。Neoverse V2 将支持 CXL 2.0,而 Poseidon 将支持 CXL 3.0。其他 Neoverse 芯片包括用于提高能效的 N 系列芯片和专注于吞吐量的 E 系列芯片。

       

Arm 似乎正在扭转长达十年的打入服务器市场的斗争

 

Arm 架构设计依赖于提供额外提升来处理数据密集型应用程序的扩展。一个是 SVE2,它是一个矢量扩展,可用于 Armv9 架构。    

 

SVE2 为您提供了更轻松的编程和可移植性。您可以一次编写和构建软件,以便在具有各种 SVE 矢量长度实现的不同基于 Arm 的硬件上实现出色的可移植性,”Campbell 说。    

 

Arm 高管还谈到了机密计算领域的新安全扩展,其中包括保护固件和只有授权程序才能访问的安全库。Arm 已经拥有 TrustZone 扩展来保护敏感数据,但正在添加块来隔离对公司至关重要的数据集。通常,金融和军事等核心市场的组织已经保护了驱动公司人工智能模型的数据集。

 

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