AI推理能力優(yōu)于英特爾，192核！這家初創(chuàng)公司的芯片想以量取勝

發(fā)布192核Arm服務器芯片后，芯片初創(chuàng)公司Ampere希望拓展更多CPU市場份額，并在AI能力上戰(zhàn)勝競爭對手。

近日， Ampere首席產(chǎn)品官Jeff Wittich接受了包括界面新聞在內(nèi)的媒體采訪，解析芯片架構(gòu)并展望產(chǎn)品路線圖。

AmpereOne采用小芯片（Chiplet）設計，使用5納米工藝制造，并首次采用Ampere自研內(nèi)核，還擴展了內(nèi)存容量、帶寬和IO帶寬等，支持PCIe 5.0和DDR5規(guī)格。

據(jù)Jeff Wittich介紹，該芯片為云原生設計，意味著在芯片設計環(huán)節(jié)，從核心到SoC，均考慮到云計算場景，以實現(xiàn)最好的能效。“它不是其他產(chǎn)品稍加更改而來的衍生產(chǎn)品線，更不是我們?nèi)ダ盟^的傳統(tǒng)架構(gòu)，來打造出適應市場變化的產(chǎn)品。”

192核心（Core）是此次AmpereOne處理器的核心特點，為業(yè)內(nèi)最高，遠超同期英特爾、AMD兩大x86架構(gòu)廠商處理器核心數(shù)量。通常而言，處理器核心數(shù)量越多，可同時處理任務的能力越強。Ampere宣稱，192核心的AmpereOne處理器在云端環(huán)境時，可運行虛擬機的數(shù)量要遠大于同期的旗艦x86處理器，也擁有更好的能效表現(xiàn)。

隨著AmpereOne處理器的推出，Ampere已擁有Altra、AmpereOne兩大產(chǎn)品線系列，覆蓋不同計算需求。Jeff Wittich舉例，在邊緣計算場景，客戶僅需部署32核、功耗40瓦的Ampere Altra處理器。而對于在大規(guī)模數(shù)據(jù)中心環(huán)境、有更大算力需求的客戶，AmpereOne認為更高核心數(shù)可以提供更好性能。

Jeff Wittich稱，邊緣作為云端的延伸，也是Ampere關(guān)注的領(lǐng)域，其許多需求與云類似。但在部署邊緣算力上，由于供電、制冷、網(wǎng)絡、部署條件等限制，資源的限制更多。Ampere Altra高性能、低能耗的特點，可以在冷卻設備受限的場景下工作，“許多邊緣場景為了規(guī)避能耗的增加，可能還在使用原來的低性能產(chǎn)品。”他認為，Ampere處理器將改變現(xiàn)狀。

在云端，諸如英特爾至強、AMD霄龍等處理器用于AI推理工作，是AI計算的一大主流負載，Ampere芯片同樣可應用于此。“Ampere的產(chǎn)品不只適用于當前常見的大型語言模型，也適用于過去幾年相對舊的模型。”Jeff Wittich稱，云廠商在AI計算中追求高能效以降低成本，而GPU服務器功耗極大，成本高昂，擴展和可部署的服務器數(shù)量受到限制，Ampere可以滿足云廠商需求。

AI是當前芯片廠商重要的負載類型，生成式AI的流行加速了廠商投入。Jeff Wittich分析稱，AI訓練發(fā)生在服務器上的CPU、GPU，而AI推理在整個云端基礎(chǔ)設施中均有涉及，在負載特征上需要不斷地進行重復推理，并向用戶快速交付結(jié)果。他稱，Ampere兩年多前就組建了AI團隊。此次AmpereOne針對流媒體推薦、商品智能推薦、生成式AI等AI負載進行優(yōu)化。

根據(jù)Ampere展示的產(chǎn)品性能對比，在生成式AI負載的文本提示生成圖像模型Stable Diffusion推理中，AmpereOne以每機架性能高出2.3倍優(yōu)勢領(lǐng)先AMD霄龍9654處理器。Ampere未提供與英特爾芯片對比數(shù)據(jù)。

Ampere介紹稱，包括谷歌、微軟、甲骨文、阿里巴巴、騰訊在內(nèi)的云服務廠商，以及慧與、Supermicro等服務器廠商已經(jīng)與Ampere合作，測試或使用Ampere產(chǎn)品。

基于成本、性能考慮，云計算廠商對不同架構(gòu)處理器保持開放態(tài)度。2018年11月，亞馬遜發(fā)布基于Arm架構(gòu)的首款服務器芯片Graviton，主打性價比。亞馬遜宣稱，與主流的英特爾x86架構(gòu)CPU（中央處理器）相比，基于Graviton芯片的云服務在處理一些簡單的工作負載時，成本可最多降低45%。隨后該芯片多次迭代，性能提升數(shù)倍，可應付更多、更復雜的工作類型，至今已經(jīng)迭代多代。