经过多年生态建设，Arm服务器CPU市场已经逐渐蓬勃发展，前有亚马逊、Marvell基于Arm架构应用于云端，后有华为海思、平头哥基于Arm推出数据中心服务器，不久前，更是有不少顺应芯片创业潮而生的Arm服务器CPU初创公司，如遇贤微、鸿钧微电子都包括在内......
近日，专注于开发高性能云原生服务器CPU的Ampere Computing在2023年度战略和产品路线图更新分享中表示，他们推出了全新的AmpereOne系列处理器，这款处理器采用了先进的5nm工艺节点制造，并且拥有192个单线程Ampere核，再一次刷新了行业核心数量记录。
这项技术革新远远超过了英特尔和AMD目前提供给市场的最高核心数。如果将这些处理器置于一个具体场景下，比如云环境中运行虚拟机（VM），将192核的AmpereOne与96核的AMD Genoa或60核的英特尔Sapphire Rapids进行对比，那么AmpereOne每个机架可以运行的大约是AMD Genoa数量的2.9倍，是英特尔Sapphire Rapids数量的4.3倍。
"AmpereOne已经投产并交付客户，我们相信它能够为云工作负载提供更高效能、高可扩展性以及更高密度，这标志着第一款使用我们新自研核设计的产品。" Ampere Computing首席产品官Jeff Wittich指出。
自从成立至今，仅仅过去六年时间里,Ampere就已经成功地推出了几款不同的产品，从最初32核到现在128核再到最新一代达到了192核心，对比同行X86阵营不断强调“多放10个核心并不如多加一个加速器”，Ampere显得特别执着于提升核心数目。
对于这个消息意味着什么？
"AmpereOne系列不是要取代我们的Altra系列，而是在其基础上进行持续扩展。我们的目标是满足不同客户各自不同的需求。" Jeff Wittich说。
此次升级除了提高计算性能外，还增加了内存容量、带宽和IO带宽，并采用了PCIe 5.0 和 DDR5。这些建立都是为了服务那些对算力需求极高的大规模数据中心用户，同时对于边缘计算来说，只需部署32 核心40瓦功耗的小型Altra处理器即可。
考虑到AI算力的爆炸式增长，提升AI工作负载能力成为了这一升级过程中的重点。此前三年,Ampere收购了专注于创建AI软件OnSpecta公司，以此助力硬件在AI负载下的更快运转。而过去几年里，Aamp;e AI团队建立了一套标准框架Libraries，可以高度优化运行在Altra上的AI任务。
已有一些客户利用这些处理器来执行大规模云端推理，比如Matoha，它们通过模型鉴别玻璃、金属或织物以实现便捷回收。在测试中显示相比AMD Genoa，每秒帧率增加2.3倍，在稳定扩散模型方面表现超越；同时，在推荐系统DLRM模型上响应查询量翻倍。
值得注意的是通过这种方式，不仅解决效率瓶颈，还帮助解决CSPs行业痛点——GPU用于AI推理产生过高等消耗问题，以及容量扩展和部署更多服务器的问题。
Chiplet设计解决内存不均衡问题
为了避免进一步恶化内存墙问题，此次升级也包含了一种独特创新，即Chiplet设计，该设计结合128通道PCIe Gen5和8通道DDR5，以此增强内存带宽速度。
重要的是，要知道尽管如此大的改进仍然存在可能引入不兼容性的风险，但由于两者都基于ARM ISA，所以所有代码均能无缝迁移，无需任何修改。这表明尽管采用的技术不同，但兼容性依旧保持完好，为用户提供了一致性体验。
最后，我们看到这里面隐藏着未来的可能性：虽然X86平台占据主导地位，但随着这类特殊适用领域出现，我们很难预测未来是否会出现某种转变，使得ARM成为最受欢迎选择。在这个竞争激烈但充满潜力的世界里，只看结果是不够的，也许最终决定因素将来自那个人们还未曾真正理解的事物——创新本身。
