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......近期，专注于Arm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，Ampere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，并且拥有令人瞩目的192个单线程Ampere核，再次打破了行业记录。
这一核心数量远远超过英特尔和AMD服务器CPU的核心数，如果将其置于一个具体场景中，在云环境中运行虚拟机（VM），将192核的AmpereOne与96核的AMD Genoa以及60核的英特尔Sapphire Rapids进行对比，AmpereOne每机架运行的虚拟机数量是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，它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，这是第一款基于我们新自研核心设计产品。” Ampere Computing首席产品官Jeff Wittich说到。
这对于数据中心市场而言意味着什么？
"全新推出的AmpereOne系列处理器并不是要取代我们之前发布过的一些系列，而是在它们基础上持续扩张。我们的出发点是希望能够满足不同客户不同的需求。” Jeff Wittich解释道。
除了拥有高达192个内核之外，AmpereOne还拥有128通道PCIe Gen5和8通道DDR5，以此提升内存带宽，为用户提供更快速度。值得注意的是，还大量采用了Chiplet设计，以解决内存不均衡的问题。
”我们在Chiplet设计中实现了特定的拓扑结构以及单一的大计算裸片，同时还有单一大网格结构，这样可以助力我们为客户提供平衡高性能。”
那么，对于那些寻求AI算力支持的人来说，他们会如何看待这个最新消息？
作为对抗X86阵营优势的一个重要举措，一批专注于创建AI软件的小组曾被收购，比如OnSpecta公司。通过这些软件帮助硬件提高AI负载上的效率。在过去几年里，我们建立了一套标准框架Libraries，使得我们的Altra能以更高效率运行AI任务。而现在，我们引入更多强大的自研核心来进一步优化这一能力。此外，有许多客户正在使用我们的处理器进行AI推理工作负载，比如Matoha，其鉴别材料模型就在我们的平台上运行，用以便捷回收玻璃、金属或织物等废弃物品。
测试数据显示，与同类竞争者相比，在执行稳定性的扩散模型时,Aamp;E One能够每秒钟提供更多帧数（图像），在执行DLRM模型推荐系统时，每秒查询次数也显著增加。这不仅打破了效率瓶颈，而且解决了云服务提供商（CSPs）的行业痛点——使用GPU实现AI推理所产生的大量能耗，以及容量扩展和部署服务器数量受到限制的情况。
最后，对于可能担心与其他产品兼容性的顾客来说，可以安心，因为所有可以在Altra系列处理器上运行代码，也同样适用于全新的Amper One系列处理器，无需任何改动。这再次证明了ARM ISA在数据中心中的潜力。不过面对X86长期积累下来的生态，为云原生而生的Amper仍然有一段漫长旅途需要走完。
