经过多年生态建设，Arm服务器CPU市场已经迅速壮大，前有亚马逊、Marvell基于Arm架构在云端应用其技术，而后有华为海思、平头哥等公司也紧跟其后推出了数据中心服务器。近年来，更是有不少新兴的初创公司，如遇贤微、鸿钧微电子，他们顺应着芯片创业潮而生的Arm服务器CPU产品也纷纷问世。
最近，一家专注于开发基于Arm架构的云原生服务器CPU的Ampere Computing在2023年的战略和产品发布会上展示了他们最新的成果。这次，他们推出了全新的AmpereOne系列处理器，这款处理器采用了5nm工艺制造，并且拥有192个单线程核，这一核心数量远超过英特尔和AMD当前市场上的最高核心数。如果将这些处理器用于云环境中运行虚拟机（VM），那么它们每个机架可以运行的虚拟机数量将是AMD Genoa的2.9倍，是英特尔Sapphire Rapids的4.3倍。
“AmpereOne现已投产并交付给客户，我们相信这款产品能够为云工作负载提供更高性能、高可扩展性以及更高密度。”Ampere Computing首席产品官Jeff Wittich说到。
自从成立以来，Ampere已经发展了将近6年的时间。在此之前，他们推出了几款不同的产品，其核数从32核到128核不等，但今年他们又进一步提升到了192核，对比隔壁X86阵营中的英特尔至强开始强调“多放10个核数，不如多放一个加速器”，Ampere似乎执着于核心数的提升。
对于数据中心而言，这意味着什么？
”全新推出的AmpereOne系列处理器并不是要取代我们之前的一些系列，而是在它们基础之上进行持续扩张。我们的出发点是希望能够满足不同客户不同需求。” Jeff Wittich说到。
除了拥有更高性能外，这些新型处理器还扩展了内存容量、带宽和IO带宽，采用了PCIe 5.0 和 DDR5。这些新增功能主要是为了满足对算力需求更高的人群，为大规模数据中心服务，同时对于边缘计算场景，只需部署32核、功耗40瓦的小型化Altra处理器就能满足需求。
考虑到生成式AI算力需求爆发，对AI工作负载需求也是此次升级重点。
三年前，Ampere收购了专注于创建AI软件的OnSpecta公司，现在他们已经建立了一套标准框架Libraries，以提高硬件在AI负载下运行速度。此外，还有一些客户正在使用这种针对AI推理设计的大规模云集群，比如Matoha，它们利用这些模型来鉴别玻璃、金属或织物以实现便捷回收。
测试显示，与AMD Genoa相比，在图像帧率方面，每秒钟增加2.3倍；在稳定模式下的扩散模型中表现优异；以及推荐系统DLRM模型查询响应能力也达到两倍以上。而通过使用GPU进行AI推理所产生的问题，如高能耗，以及容量扩展和可部署服务器数量限制，都被解决得体现在这里。
Chiplet设计解决内存不均衡问题
为了避免内存墙问题更加严重，此外还配备128通道PCIe Gen5和8通道DDR5，以提升内存带宽并获得更快速度。
值得注意的是，该设计还大量采用Chiplet结构，以解决内存不均衡问题。
”我们在Chiplet设计中实现了一种特殊拓扑结构以及单一计算裸片，同时还有单一大网格结构。这使得我们能够为客户提供平衡性的高性能。” Jeff Wittich解释道。
简单来说，就是一种大的计算Chiplet被许多控制Chiplet包围，并且64MB System Level Cache（系统级缓冲）位于计算芯片上，从而简化访问时间与系统级缓冲之间未平衡的问题，无需引入额外HOPs（跳转）。
那么，即使采用了自研核心和Chiplet设计是否会导致与过去Neoverse核心相同但不同于Altra处理器出现兼容性问题？
Jeff Wittich表示，因为所有代码都可以直接迁移到这个新的平台，所以不会出现任何兼容性问题。”
通过这一系列动作，针对云原生研发生产的一款ARM服务器CPU，再次证明ARM ISA在数据中心中的潜力。不过面对X86已建立起来的地位，为云原生而生的ARM仍然需要走很长的一段路。而AMPERE也表明，他们希望继续拓展合作，让自己的产品触及更多用户。（来源：雷峰网(公众号：雷峰网)）
