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Google Cloud推出基于Arm Neoverse V2定制Google Axion處理器

Arm社區(qū) ? 來源:Arm社區(qū) ? 2024-04-16 14:30 ? 次閱讀
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Arm Neoverse 平臺已成為云服務提供商優(yōu)化其從芯片到軟件全棧的心儀之選。近日,Google Cloud 推出了基于 Arm Neoverse V2 打造的定制 Google Axion 處理器,面向通用計算和人工智能 (AI) 推理工作負載。與當前同類基于 x86 架構(gòu)的實例相比,Axion 的能效可提高多達 60%,并能夠?qū)崿F(xiàn)高達 50% 的性能提升。

Arm Neoverse 的優(yōu)異性能效率將創(chuàng)新提升至新高度

定制芯片的設計旨在滿足要求苛刻的現(xiàn)代工作負載和日益優(yōu)化的數(shù)據(jù)中心基礎設施的特定需求。Arm 與合作伙伴緊密協(xié)作,專門針對其關鍵工作負載,來提升我們的架構(gòu)和 CPU 設計。Google 正通過其基于 Arm Neoverse 平臺打造的新 Axion CPU,推動定制芯片創(chuàng)新,致力于實現(xiàn)相較傳統(tǒng)現(xiàn)成的處理器,具備更高性能、更低功耗和更大可擴展性的 CPU。

隨著 Google Cloud 重新構(gòu)建其面向 AI 時代的數(shù)據(jù)中心,并采用更多定制化以推動實現(xiàn)更優(yōu)異的性能效率,擴展其通用計算產(chǎn)品的功能,基于 Armv9 Neoverse V2 打造的 Axion 正是其中的重要一步。Axion CPU 彰顯了 Google Cloud 持續(xù)致力于打造定制芯片,并專門設計來為客戶提供更高的工作負載性能和能效。

包括 Google 地球引擎和 YouTube 廣告等在內(nèi)的 Google 所提供的一系列服務,現(xiàn)已運行在基于 Arm 架構(gòu)的服務器上,并計劃擴展到 Axion 上部署。諸如基于 CPU 的 AI 訓練和推理等客戶工作負載,以及其他通用工作負載,如 Web 和應用服務器、容器化微服務、開源數(shù)據(jù)庫、內(nèi)存緩存、數(shù)據(jù)分析引擎、媒體處理等將在未來陸續(xù)部署和擴展。

Arm 以其性能、效率和創(chuàng)新的靈活性獲得 Google Cloud 青睞。得益于強大的軟件生態(tài)系統(tǒng)、廣泛的行業(yè)接納度和跨平臺的兼容性,Arm 架構(gòu)與現(xiàn)有應用和工具間的集成得以大大簡化。通過構(gòu)建于 Arm 平臺上,Google Cloud 可訪問數(shù)以萬計已部署工作負載的云客戶。通過我們雙方在 SystemReady VE 認證、OpenXLA 等項目上的合作,以及 Google 長期以來對適用于 Arm 架構(gòu)的 Android、Kubernetes 和 Tensorflow 的優(yōu)化工作,在 Google Cloud 上的 Arm 工作負載的價值實現(xiàn)時間將得以加速,并使客戶深具信心。

在 AI 時代提供更多價值

世界正在將 AI 帶給社會的深刻變化融入進方方面面,尤其是隨著數(shù)億用戶正在現(xiàn)實世界中切身體驗生成式 AI。如今,云服務提供商正迅速采取行動,以滿足對更多 AI 功能快速增長的需求。

而 Arm Neoverse 正是這一轉(zhuǎn)型的基礎,它能夠?qū)崿F(xiàn)更高的每瓦計算性能。AI 開發(fā)者可以在 CPU 上利用經(jīng)過訓練的模型,使用小部分的能耗;此外,與以往基于傳統(tǒng)架構(gòu)的系統(tǒng)相比,在時間上也僅需其三分之一。開發(fā)者還可以顯著提升推理性能,從而降低操作成本,更有效地利用計算資源。

縱觀整個行業(yè),Neoverse 為 NPU 或 GPU 等計算加速引擎的片上或芯片間集成提供了無可比擬的靈活性,進而實現(xiàn)了更為高效的生成式 AI 設計。Google Cloud 和 Arm 攜手賦能基于 Arm Neoverse 平臺的 Axion CPU,為客戶實現(xiàn)更高的價值,并提供更多的選擇。在 Axion 上的合作彰顯了雙方在云原生的技術前沿持續(xù)創(chuàng)新,推動整個計算基礎設施的進一步轉(zhuǎn)型。而 Arm 平臺正是這一計算基礎設施的基石。



審核編輯:劉清

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原文標題:Google Cloud 為通用計算和 AI 推理工作負載提供基于 Arm Neoverse 平臺的定制芯片

文章出處:【微信號:Arm社區(qū),微信公眾號:Arm社區(qū)】歡迎添加關注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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