隨著人工智能(AI)技術的迅猛發(fā)展，云計算領域正在經(jīng)歷顯著變革。愈發(fā)復雜的AI應用對計算解決方案的性能、效率和成本效益提出了更高要求。在云端部署工作負載的客戶正在重新評估其所需的基礎設施，以滿足現(xiàn)代工作負載需求，其中不僅包括提高性能和降低成本，還涵蓋了需符合監(jiān)管要求或可持續(xù)發(fā)展目標的新能效基準。
Arm與亞馬遜云科技(AWS)長期合作，為實現(xiàn)性能更強勁、更高效和可持續(xù)的云計算提供專用芯片和計算技術。在近期舉行的AWS re:Invent 2024大會上，AWS進一步展示了AWS Graviton4所取得的顯著進展，使開發(fā)者和企業(yè)能夠充分發(fā)揮其云工作負載的性能潛力。
卓越的性能表現(xiàn)
相較于上一代Graviton3處理器，基于Arm Neoverse V2平臺的AWS Graviton4處理器在計算性能上提升了30%，核心數(shù)增加了50%，內(nèi)存帶寬提高了75%。憑借這些技術優(yōu)勢，AWS Graviton處理器在生態(tài)系統(tǒng)和客戶群體中得到了廣泛應用。
Arm Neoverse V2平臺涵蓋Armv9架構的新特性，包括高性能浮點和向量指令支持，以及SVE/SVE2、Bfloat16和INT8 MatMul等特性。這些特性為AI/機器學習(ML)以及高性能計算(HPC)工作負載提供了卓越性能。
AI/ML工作負載
今年早些時候，Arm與主流的AI框架和軟件生態(tài)系統(tǒng)合作，推出了Arm Kleidi軟件，以確保Arm平臺上開機即用的推理性能優(yōu)化能惠及整個ML棧，開發(fā)者無需掌握額外的Arm專業(yè)知識即可構建其工作負載，從而進一步推動AI工作負載的廣泛應用。此前，Arm已展示了PyTorch中的這些優(yōu)化如何賦能AWS Graviton4上運行大語言模型(LLM)，如Llama 3 70B和Llama 3.1 8B，并顯著改善了每秒生成詞元(token)數(shù)和詞元首次響應時間的表現(xiàn)指標。
HPC和EDA工作負載
對于HPC工作負載，Graviton4相較于Graviton3E在功能上實現(xiàn)了顯著提升。每個核心的主內(nèi)存帶寬增加了16%，每個vCPU的L2緩存容量翻倍。這些改進對于HPC應用的性能至關重要，因為HPC應用通常受限于內(nèi)存帶寬。AWS已經(jīng)在這些領域取得了顯著優(yōu)勢，如下所示。
根據(jù)Arm工程團隊實際運行EDA工作負載所得出的結果，Graviton4提供的RTL仿真工作負載性能比Graviton3高出37%。
圖：AWS Graviton4上的HPC和EDA工作負載優(yōu)勢
生態(tài)系統(tǒng)廣泛采用
近年來，隨著云計算用戶將各種云工作負載部署在AWS Graviton處理器上，其軟件生態(tài)系統(tǒng)持續(xù)擴展。如此一來，客戶不僅節(jié)省了費用，收獲了性能的提升，還能優(yōu)化其碳足跡和可持續(xù)發(fā)展足跡。以下是部分示例：
圖：采用基于Arm Neoverse的AWS Graviton3所取得的生態(tài)優(yōu)勢
著手利用Graviton的強大性能
Arm將在云計算的未來中發(fā)揮關鍵作用，并將繼續(xù)支持AWS Graviton立于技術創(chuàng)新的前沿。Arm將繼續(xù)投入并進一步強化軟件生態(tài)系統(tǒng)，從而使開發(fā)者能夠更加輕松地在Arm平臺上構建其應用，并充分利用Arm計算平臺所提供的卓越性能和效率優(yōu)勢。
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