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Arm ：大規模AI建設的“長期需求毋庸置疑”

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Arm ：大規模AI建設的“長期需求毋庸置疑”

Arm 數據中心業務負責人表示 ， 包括他所在的公司在內的全球最大、最具影響力的科技公司正在大力建設大規模的人工智能數據中心 ， “毫無疑問 ， 這是長期需求” 。
Arm 基礎設施業務高級副總裁兼總經理 Mohamed Awad表示：“如果從長遠角度考慮 ， 毫無疑問所有這些都是必需的 。 ”
上個月出現了幾筆龐大的人工智能數據中心交易 ， 其中包括 OpenAI 協議使用 Nvidia GPU 平臺構建至少 10 千兆瓦的基礎設施 ， 以及使用 AMD GPU 平臺構建6 千兆瓦的服務器場 。
僅本周 ， OpenAI 就與博通達成協議 ， 設計價值 10 千兆瓦的定制 AI 加速器芯片 ， Oracle 與 AMD 達成 50000 個 GPU 交易 ， 谷歌向美國 AI 基礎設施投資 90 億美元 ， 以及由 Nvidia、微軟和埃隆馬斯克的 xAI 組成的財團以 400 億美元收購 Aligned Data Centers 。
休斯頓系統集成商Mark III Systems的一位高管表示 ， 由于代理AI應用能力的不斷增強 ， 對此類數據中心的需求正日益受到推理能力的驅動 。 這與幾年前培訓成為AI數據中心市場主要增長來源的情況不同 。
Mark III Systems 首席技術官兼戰略與創新副總裁 Andy Lin 表示：“目前所需的規模 ， 尤其是當你談論這些代理模型、這些更大的推理模型時 ， 它們的規模很大 ， 因此隨著越來越多的組織想要利用它們而不是訓練自己的基礎模型 ， 他們將需要類似的平臺 。 ”該公司多年來一直被評為Nvidia 的頂級合作伙伴 。
但Awad和其他業內人士一樣 ， 也承認日益凸顯且日益嚴重的能源限制阻礙了越來越多的大型人工智能數據中心的建設 。 這些項目包括Arm與OpenAI、甲骨文、投資公司MGX及其最大投資者軟銀集團共同參與的價值5000億美元的“星際之門”合資項目 。
Arm 在周二的 2025 年 OCP 全球峰會上宣布 ， Awad 表示將通過為科技公司提供構建定制的、基于小芯片的硅產品的新標準來解決這些能耗問題 ， 從而最大限度地提高每瓦性能 。
Arm 宣布將向開放計算項目 (OCP) 貢獻基礎芯片系統架構 (FCM) 規范 。 OCP 是由 Meta 公司創立的組織 ， 旨在為超大規模數據中心建設者制定一系列標準 。 全球最大的超大規模數據中心運營商——亞馬遜、微軟和谷歌——均使用 Arm 技術來定制數據中心芯片 ， 其中亞馬遜是最知名、使用量最大的用戶 。 該公司的技術也應用于英偉達最新的機架式 AI 平臺 ， 這些平臺正在部署于許多新的 AI 數據中心 。
新規范基于該公司去年推出的 Arm Chiplet 系統架構 ， 旨在標準化依賴于 Arm CPU 內核的基于 Chiplet 的硅封裝上 Chiplet 的分區和相互通信方式 。
“我們決定讓更廣泛的行業從中受益 。 這不應該僅僅與 Arm 掛鉤 ， ”Awad說 。 “這其中肯定有 Arm 特有的成分 ， 但我們認為 ， 我們所采用的原則實際上遠不止于此 。 ”
Awad 表示 ， 通過向 OCP 貢獻基礎 Chiplet 系統架構規范 ， 這將為企業創造機會 ， 使其能夠構建基于任何指令集架構的 Chiplet 產品 。 這包括 x86 ， 其主要用戶是 AMD 和英特爾 ， 后者正在重新推動定制芯片的設計 。
他說：“系統的某些方面不一定與 Arm 掛鉤 。 如果你正在構建一個具有最新 PCIe 版本的 I/O 芯片組 ， 那么這不一定是我們需要控制的 。 ”
Awad 表示 ， 此舉將使企業在設計基于小芯片的硅產品時擁有更大的自由 ， 在人工智能數據中心對能源需求空前高漲的當下 ， 這些產品可以在設定的功率范圍內實現盡可能多的性能 。
他說：“在性能功耗比至關重要的環境下 ， 我們越來越多地看到 ， 建設數據中心的大型技術供應商正在指定系統的各個方面 ， 以盡可能提高性能 。 ”
不過 ， 盡管該規范對任何指令集架構開放 ， 但Awad表示 ， 他預計 Arm 將通過提供具有競爭力的計算產品而受益 ， 例如其 Neoverse CPU 核心設計 ， 這些設計所需的投資比客戶構建完全定制產品要少得多 ， 但提供的定制性卻比現成的 CPU 產品要高得多 。
這位高管為有計算需求的公司提出了這樣的選擇：“一方面 ， 我可以花費十億或數十億美元去獲得 Arm架構許可并構建自己的硅片或使用一些新的架構并建立整個生態系統 ， 這是非常昂貴的 。
另一方面 ， 他們可以從 Ampere 或 Nvidia 購買一塊硅片 ， 例如 Nvidia 的 Grace CPU 。 或者他們可以購買 x86 CPU ， ”他補充道 。
據Awad稱 ， 介于這兩個選項之間的是 Arm 的現成 CPU 內核和相關技術 ， 企業可以授權這些技術來設計自己的產品 。 該公司還推出了自己的生態系統項目 Arm Total Design ， 該項目將有計算需求的企業與芯片設計商、芯片制造商和其他可以幫助定制芯片開發的技術提供商聯系起來 。
“這是一個連續的過程 ， 軌跡上的每個點都對應著不同程度的定制化和不同的成本 。 從生態系統的角度來看 ， 我們的工作就是幫助實現盡可能多的定制化 ， 同時降低成本 。 ”他補充道 ， 成本也意味著公司將產品推向市場的速度 。
正是由于這些原因 ， 再加上 Arm 現有的超過 3000 億臺設備（其中包括由世界上最大的超大規模企業構建的服務器?。 ?， Awad 對 Arm 在正在進行的 AI 數據中心建設中的長期前景感到“非常放心” 。
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