Arm助力开发者加速迁移至Arm架构云平台 Arm云迁移资源分享

作者：Arm 基础设施事业部服务器生态系统开发总监 Bhumik Patel

人工智能 (AI) 为计算基础设施带来的快速转型，进一步凸显了优化各类工作负载的性能、效率和总体拥有成本的重要性。Arm 始终致力于满足上述需求，Arm Neoverse 也因此迅速成为那些正在重新定义数据中心的技术领导者的首选平台。行业中主要的云服务提供商通过采用基于 Neoverse 平台的芯片方案，显著提升了其性价比，包括阿里巴巴倚天、AWS Graviton、Google Axion、Microsoft Azure Cobalt 100 以及 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 上基于 Arm 架构的 Ampere 算力。

随着基于 Arm 架构的云实例日益扩展，越来越多的用户正从传统平台迁移至 Arm 平台上。其背后的驱动力是对高能效、性能提升以及更多选择的追求。与此同时，现代云原生 AI 软件在 Arm 平台上也运行得更为出色。上述这些因素还有助于降低总体拥有成本和减少碳足迹。随着越来越多的开发者选择基于 Arm 平台构建应用，Arm 近期更新了多项云迁移资源，提供开发者所需的工具与知识。

多家企业已开始通过迁移其工作负载，来获取这些优势。例如，Uber 正将其覆盖 5,000 多项服务的整个平台迁移到基于 Arm 架构的主机上，以此获得更高的性价比、最新 AI 优化的芯片的支持，并减少其整体碳足迹。与之前在 Google Cloud 上运行的工作负载相比，Spotify 在基于 Arm 架构的 Axion 上运行的性能提高了约 250%；Datadog 则已将其 70% 的工作负载迁移到基于 Arm 架构的 AWS Graviton 上。

加速云开发者的迁移进程

Arm 致力于为开发者提供全方位的支持和丰厚的资源，助力其无缝迁移至 Arm 平台上，从而充分发挥 Arm 平台在云端的优势。基于精选的开发者切身经验，Arm 建立了实用的开发者教程 Learning Path，以此针对不同的工作负载提供技术指导，并在开发者迁移的各个阶段给予支持。现在，开发者也可以直接与 Arm 云迁移专家团队交流，来获得项目支持。

构建多架构环境曾意味着一定的复杂性，但如今已成为领先的云原生软件开发者的默认设置。有关如何顺利完成迁移过程并充分利用 Arm 平台优势的知识和示例正日益丰富，涵盖从初始的工具和平台准备的评估和规划，到应用的构建与运行，再到最后的性能测试和优化等方面。

Arm 近期推出了以下向开发者提供的云迁移支持的更新内容，可满足不同企业规模的需求：

Cloud Migration Resource Hub（云迁移资源中心）：开发者可使用此门户访问超过 100 个针对不同云平台主要工作负载迁移的分步 Learning Path，从而获取迁移常见工作负载的相关资源。此外，Arm Software Ecosystem Dashboard 可提供主要开源和商用软件组件兼容 Arm 平台的版本的最新信息。

社区支持：开发者可以在 Arm 活跃的专家生态系统中寻找问题答案，包括参与 Arm 专为迁移而设的 GitHub，以及加入 Arm Developer Program，来参加相关的网络研讨会、专家会议、获取教程等。

面向企业场景的工程专家：Arm 的云迁移专家团队随时准备为开发者提供全方位帮助。开发者可与 Arm 的技术团队直接交流，探讨具体的 Arm 平台迁移需求。

赋能全球开发者迁移至 Arm 平台

这些更新能够有力支持云开发者迁移至 Arm 平台上，但这仅仅是 Arm 为确保其计算平台能成为最开发者友好的平台所做的工作之一。

需要迁移云端 AI 工作负载的开发者可以充分利用 Arm Kleidi 与最新一代热门框架（如 PyTorch）的集成，无需采取任何额外步骤，即可自动受益于 Arm 平台上 AI 性能的显著提升。Arm 近期还发布了面向 GitHub Copilot 的 Arm 扩展程序，使基于 Arm 架构的技术更加易于获取，简化了向 Arm 架构的迁移进程，同时缩短了开发时间并降低了成本。

这些资源、工具以及由 2,000 多万名开发者所组成的 Arm 软件生态系统，为构建各种由 Arm 平台驱动的工作负载奠定了基础，包括网络和应用服务器、容器化微服务、数据库、数据分析、AI 和机器学习等。在赋能全球开发者充分释放 Arm 平台的性能、效率和可扩展潜力的进程上，Arm 迈出了激动人心的一步。相信未来 Arm 也将在这一方面取得更多进展，敬请期待！

相关资源

[1] Arm 云迁移资源：

https://www.arm.com/markets/computing-infrastructure/arm-cloud-migration

[2] AWS Graviton - 入门指南：

https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started/blob/main/README.md

[3] Google Axion 处理器 - 入门指南：

https://cloud.google.com/products/axion

[4]基于 Microsoft Azure Cobalt 处理器的虚拟机：

https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/sizes/cobalt-overview

[5] OCI A1 - 入门指南：

https://www.oracle.com/cloud/compute/arm/