电子发烧友网报道(文/周凯扬)在亚马逊、英伟达和阿里巴巴等厂商纷纷围绕Arm Neoverse架构打造服务器处理器之际,Ampere Computing选择了一条与众不同的路线,自研核心。近日,Ampere宣布推出全新的AmpereOne系列处理器,可配置多达192个核心,且这些都是基于Ampere自有IP打造的自研核心。
Ampere Altra到AmpereOne,Ampere的自研之路
凭借前两代Ampere Altra系列产品80核Ampere Altra和128核Ampere Altra Max,Ampere成了在Arm服务器CPU领域的先行者之一。主流的大型云服务厂商(CSP)都已经推出了基于这两款CPU的服务器,如京东云就在近日推出了其首款基于Arm架构的云主机,搭载的正是Ampere Altra Max CPU。
CSP厂商纷纷拥抱Arm的原因很简单,高并发、高算力和更低的价格,为上云提供了极具性价比的选择。但如何做好差异化,是每个Arm服务器CPU厂商都需要思考的问题,比如英伟达选择了与自己的GPU结合打造Grace Hopper这样的SuperChip。
而拥有Arm ISA架构授权的Ampere选择了从微架构上进一步创新,打造自研的Arm云原生核,从绝对性能和可扩展性上超越同类产品。单个AmpereOne CPU的可配置核心已经达到192个,比上一代的Ampere Altra Max多出了50%,内核数为业界最高。
这意味着基于AmpereOne CPU的单机架性能将再创新高,为了匹配新CPU强大计算能力,AmpereOne还采用了8通道DDR5、128通道PCIe 5.0和更大私有缓存的设计,断绝了内存带宽和I/O性能上出现瓶颈的可能。针对高速增长的云原生应用,AmpereOne还集成了一系列新特性,包括网格拥塞管理、细粒度电源管理和内存标签等。Ampere表示,AmpereOne将帮助该公司进一步扩大在每机架性能方面的优势。
Ampere首席产品官Jeff Wittich:“192 核是一个非常大的数字,比英特尔和 AMD 要多很多。用一个具体的场景来说明,在云环境中运行虚拟机时,用192核的AmpereOne对比96核的AMD Genoa,或者60核的英特尔Sapphire Rapids,AmpereOne每机架运行的虚拟机数量是AMD Genoa的2.9倍,是英特尔Sapphire Rapids的4.3倍。”
AmpereOne发力Chiplet与AI推理
得益于工艺的进步和架构的创新,AmpereOne能做到如此规格似乎并不意外,但能在Ampere Altra Max面世后的短时间内推出这样一个“性能怪兽”,其实也离不开在设计方法上的转变。从AmpereOne的架构可以看出,与此前Ampere Altra系列不同的是,新的处理器转为采用Chiplet设计。近来不少先进芯片设计中都采用了这一技术,电子发烧友网也就这一转变询问了Ampere,Chiplet究竟有何助力,是否加快了芯片设计周期?
Jeff Wittich指出:“综合而言,我们在Ampere中转为大量采用小芯片带来了许多的优势,其中第一点就是能够有更高的灵活度,第二点就是如问题中提到的,帮助我们加快了整个芯片设计周期。在采用了Chiplet架构之后,产品的TTM也会随之缩短,还可以提供更高的可扩展性,从而提供现代云原生CPU的最佳性能。第三,Chiplet拓扑的设计也可以使AmpereOne更轻易地实现内存到内核的访问,而不需要为处理器引入额外的HOPs。”
另外值得注意的一点是,在早前的Ampere Altra系列CPU中,虽然也可以用于AI推理,但从CSP已发布服务器的定位来看,其主要还是用于Web服务、视频编解码以及云游戏等非AI应用上。而此次发布的AmpereOne,则在AI计算上加大了力度。
AI推理性能对比 / Ampere
从性能对比上,我们可以看出AmpereOne在AI推理负载上的领先,比如在生成式AI和推荐算法上,AmpereOne的单机架性能是AMD EYPC 9654 Genoa的两倍或以上,但两者却有着近乎相同的系统功耗,AmpereOne的优势在此展现得一览无余。
这与Ampere自身的发展以及行业趋势也紧密相关,AI负载已经成为云端最大的算力需求之一。而Ampere除了解决了AI硬件的问题外,也在布局AI软件生态。比如2020年,Ampere收购了专注于打造AI软件的OnSpecta,通过软硬件协同优化,为AmpereOne提供卓越的AI性能,比如对BF16精度的支持等等。
解决性能与能效的矛盾
在Ampere公布今年的路线图时,创始人/董事长兼首席执行官Renée J. James表示:“Ampere已经向行业证明,击破单核性能与能耗之间的矛盾正是行业所有人都在寻找的新象限。在能耗与性能的坐标轴之中,朝坐标轴的右下方移动是行业发展的新常态,目的是实现更低的能耗和更高的性能。”
针对云计算的需求,在设计产品的过程中,Ampere借助Arm架构的优势,综合考量从核、SoC到等其他方面的因素,致力于实现每瓦性能、每机架性能的提升。对比x86架构的CPU,Ampere Altra系列的的云原生处理器可以实现每机架2.5倍的性能提升,降低能耗2.8倍,并仅占用1/3的空间。而新发布的AmpereOne将帮助Ampere进一步扩大领先优势。
Jeff Wittich表示:“其实我们Ampere Altra系列处理器已经提供了行业领先的单机架性能,在能效方面已经是行业标杆性的产品。不仅是在性能方面,在能效方面我们也是领先AMD和英特尔所有的产品,即使是他们近期发布的低功耗产品。”
写在最后
诚然,对于大部分服务器CPU而言,面向的客户都是CSP和服务器OEM厂商,而他们提高竞争力的方式之一即提供差异化的高质量方案。不少Arm服务器CPU,虽然都在设计上做了差异化,但计算核心的性能并未拉开太大差距。Ampere选择了自研云原生核的方式,既满足了更高性能的需求,也解决了他们的另一大痛点,可扩展性与规模化。
成立5年多来,Ampere,已经在x86垄断的服务器市场占领了一席之地。在一切背后,是Ampere 认为云需要一种从本质上而言完全不同的方法。随着所有的计算转移到云端,整个平台的云原生化趋势不可避免,而Ampere正在做的就是为云原生进行彻底的CPU创新。
Ampere Altra到AmpereOne,Ampere的自研之路
CSP厂商纷纷拥抱Arm的原因很简单,高并发、高算力和更低的价格,为上云提供了极具性价比的选择。但如何做好差异化,是每个Arm服务器CPU厂商都需要思考的问题,比如英伟达选择了与自己的GPU结合打造Grace Hopper这样的SuperChip。
而拥有Arm ISA架构授权的Ampere选择了从微架构上进一步创新,打造自研的Arm云原生核,从绝对性能和可扩展性上超越同类产品。单个AmpereOne CPU的可配置核心已经达到192个,比上一代的Ampere Altra Max多出了50%,内核数为业界最高。
这意味着基于AmpereOne CPU的单机架性能将再创新高,为了匹配新CPU强大计算能力,AmpereOne还采用了8通道DDR5、128通道PCIe 5.0和更大私有缓存的设计,断绝了内存带宽和I/O性能上出现瓶颈的可能。针对高速增长的云原生应用,AmpereOne还集成了一系列新特性,包括网格拥塞管理、细粒度电源管理和内存标签等。Ampere表示,AmpereOne将帮助该公司进一步扩大在每机架性能方面的优势。
Ampere首席产品官Jeff Wittich:“192 核是一个非常大的数字,比英特尔和 AMD 要多很多。用一个具体的场景来说明,在云环境中运行虚拟机时,用192核的AmpereOne对比96核的AMD Genoa,或者60核的英特尔Sapphire Rapids,AmpereOne每机架运行的虚拟机数量是AMD Genoa的2.9倍,是英特尔Sapphire Rapids的4.3倍。”
AmpereOne发力Chiplet与AI推理
得益于工艺的进步和架构的创新,AmpereOne能做到如此规格似乎并不意外,但能在Ampere Altra Max面世后的短时间内推出这样一个“性能怪兽”,其实也离不开在设计方法上的转变。从AmpereOne的架构可以看出,与此前Ampere Altra系列不同的是,新的处理器转为采用Chiplet设计。近来不少先进芯片设计中都采用了这一技术,电子发烧友网也就这一转变询问了Ampere,Chiplet究竟有何助力,是否加快了芯片设计周期?
Jeff Wittich指出:“综合而言,我们在Ampere中转为大量采用小芯片带来了许多的优势,其中第一点就是能够有更高的灵活度,第二点就是如问题中提到的,帮助我们加快了整个芯片设计周期。在采用了Chiplet架构之后,产品的TTM也会随之缩短,还可以提供更高的可扩展性,从而提供现代云原生CPU的最佳性能。第三,Chiplet拓扑的设计也可以使AmpereOne更轻易地实现内存到内核的访问,而不需要为处理器引入额外的HOPs。”
另外值得注意的一点是,在早前的Ampere Altra系列CPU中,虽然也可以用于AI推理,但从CSP已发布服务器的定位来看,其主要还是用于Web服务、视频编解码以及云游戏等非AI应用上。而此次发布的AmpereOne,则在AI计算上加大了力度。
AI推理性能对比 / Ampere
从性能对比上,我们可以看出AmpereOne在AI推理负载上的领先,比如在生成式AI和推荐算法上,AmpereOne的单机架性能是AMD EYPC 9654 Genoa的两倍或以上,但两者却有着近乎相同的系统功耗,AmpereOne的优势在此展现得一览无余。
这与Ampere自身的发展以及行业趋势也紧密相关,AI负载已经成为云端最大的算力需求之一。而Ampere除了解决了AI硬件的问题外,也在布局AI软件生态。比如2020年,Ampere收购了专注于打造AI软件的OnSpecta,通过软硬件协同优化,为AmpereOne提供卓越的AI性能,比如对BF16精度的支持等等。
解决性能与能效的矛盾
针对云计算的需求,在设计产品的过程中,Ampere借助Arm架构的优势,综合考量从核、SoC到等其他方面的因素,致力于实现每瓦性能、每机架性能的提升。对比x86架构的CPU,Ampere Altra系列的的云原生处理器可以实现每机架2.5倍的性能提升,降低能耗2.8倍,并仅占用1/3的空间。而新发布的AmpereOne将帮助Ampere进一步扩大领先优势。
Jeff Wittich表示:“其实我们Ampere Altra系列处理器已经提供了行业领先的单机架性能,在能效方面已经是行业标杆性的产品。不仅是在性能方面,在能效方面我们也是领先AMD和英特尔所有的产品,即使是他们近期发布的低功耗产品。”
写在最后
诚然,对于大部分服务器CPU而言,面向的客户都是CSP和服务器OEM厂商,而他们提高竞争力的方式之一即提供差异化的高质量方案。不少Arm服务器CPU,虽然都在设计上做了差异化,但计算核心的性能并未拉开太大差距。Ampere选择了自研云原生核的方式,既满足了更高性能的需求,也解决了他们的另一大痛点,可扩展性与规模化。
成立5年多来,Ampere,已经在x86垄断的服务器市场占领了一席之地。在一切背后,是Ampere 认为云需要一种从本质上而言完全不同的方法。随着所有的计算转移到云端,整个平台的云原生化趋势不可避免,而Ampere正在做的就是为云原生进行彻底的CPU创新。
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