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作者：Arm 隨著(zhù)人工智能 (AI) 技術(shù)的迅猛發(fā)展，云計算領(lǐng)域正在經(jīng)歷顯著(zhù)變革。愈發(fā)復雜的 AI 應用對計算解決方案的性能、效率和成本效益提出了更高要求。在云端部署工作負載的客戶(hù)正在重新評估其所需的基礎設施，以滿(mǎn)足現代工作負載需求，其中不僅包括提高性能和降低成本，還涵蓋了需符合監管要求或可持續發(fā)展目標的新能效基準。 Arm 與亞馬遜云科技 (AWS) 長(cháng)期合作，為實(shí)現性能更強勁、更高效和可持續的云計算提供專(zhuān)用芯片和計算技術(shù)。在近期舉行的 AWS re:Invent 2024 大會(huì )上，AWS 進(jìn)一步展示了 AWS Graviton4 所取得的顯著(zhù)進(jìn)展，使開(kāi)發(fā)者和企業(yè)能夠充分發(fā)揮其云工作負載的性能潛力。 卓越的性能表現 相較于上一代 Graviton3 處理器，基于 Arm Neoverse V2 平臺的 AWS Graviton4 處理器在計算性能上提升了 30%，核心數增加了 50%，內存帶寬提高了 75%。憑借這些技術(shù)優(yōu)勢，AWS Graviton 處理器在生態(tài)系統和客戶(hù)群體中得到了廣泛應用。 Arm Neoverse V2 平臺涵蓋 Armv9 架構的新特性，包括高性能浮點(diǎn)和向量指令支持，以及 SVE/SVE2、Bfloat16 和 INT8 MatMul 等特性。這些特性為 AI/機器學(xué)習 (ML) 以及高性能計算 (HPC) 工作負載提供了卓越性能。 AI/ML 工作負載 今年早些時(shí)候，Arm 與主流的 AI 框架和軟件生態(tài)系統合作，推出了 Arm Kleidi 軟件，以確保 Arm 平臺上開(kāi)機即用的推理性能優(yōu)化能惠及整個(gè) ML 棧，開(kāi)發(fā)者無(wú)需掌握額外的 Arm 專(zhuān)業(yè)知識即可構建其工作負載，從而進(jìn)一步推動(dòng) AI 工作負載的廣泛應用。此前，Arm 已展示了 PyTorch 中的這些優(yōu)化如何賦能 AWS Graviton4 上運行大語(yǔ)言模型 (LLM)，如 Llama 3 70B 和 Llama 3.1 8B，并顯著(zhù)改善了每秒生成詞元 (token) 數和詞元首次響應時(shí)間的表現指標。 HPC 和 EDA 工作負載 對于 HPC 工作負載，Graviton4 相較于 Graviton3E 在功能上實(shí)現了顯著(zhù)提升。每個(gè)核心的主內存帶寬增加了 16%，每個(gè) vCPU 的 L2 緩存容量翻倍。這些改進(jìn)對于 HPC 應用的性能至關(guān)重要，因為 HPC應用通常受限于內存帶寬。AWS 已經(jīng)在這些領(lǐng)域取得了顯著(zhù)優(yōu)勢，如下所示。 根據 Arm 工程團隊實(shí)際運行 EDA 工作負載所得出的結果，Graviton4 提供的 RTL 仿真工作負載性能比 Graviton3 高出 37%。 
圖：AWS Graviton4 上的 HPC 和 EDA 工作負載優(yōu)勢 生態(tài)系統廣泛采用 近年來(lái)，隨著(zhù)云計算用戶(hù)將各種云工作負載部署在 AWS Graviton 處理器上，其軟件生態(tài)系統持續擴展。如此一來(lái)，客戶(hù)不僅節省了費用，收獲了性能的提升，還能優(yōu)化其碳足跡和可持續發(fā)展足跡。以下是部分示例：
圖：采用基于 Arm Neoverse 的 AWS Graviton3 所取得的生態(tài)優(yōu)勢 著(zhù)手利用 Graviton 的強大性能 Arm 將在云計算的未來(lái)中發(fā)揮關(guān)鍵作用，并將繼續支持 AWS Graviton 立于技術(shù)創(chuàng )新的前沿。Arm 將繼續投入并進(jìn)一步強化軟件生態(tài)系統，從而使開(kāi)發(fā)者能夠更加輕松地在 Arm 平臺上構建其應用，并充分利用 Arm 計算平臺所提供的卓越性能和效率優(yōu)勢。 |
