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大算力芯片時代下,Arm迎來新風口

2022-10-31
作者:杜芹
來源:半導體行業觀察
關鍵詞: 芯片 ARM 5G

  Arm Neoverse:一個或將顛覆現代計算的架構

  當前,全社會數據總量爆發式增長,數據存儲、計算、傳輸、應用的需求大幅提升,對算力的需求也越來越高。CPU不僅需要處理通用計算類任務,還需要承擔網絡、存儲、安全等任務,有效算力在總體算力中的占比逐漸下降,行業亟需在特定領域更高算力的芯片的支撐。而隨著Arm Neoverse架構的發布,整個行業迎來了巨變。

  2018年Arm首次發布了Arm Neoverse平臺。目前,Neoverse平臺主要包括三個IP系列:分別是V系列、N系列和E系列。據Arm官網介紹,Neoverse V系列主打極致性能,適合執行高計算需求和存儲器密集型應用的系統,主要應用場景包括高性能計算 (HPC)、云計算和AI/ML加速型工作負載;Neoverse N系列主打可高擴展的性能表現,提供均衡的最佳化CPU設計、出色的性能功耗比和性能成本比,應用場景包括可高擴展的云計算、企業連網、智能網卡/DPU以及客制化ASIC加速器、5G基礎設施以及電力和空間受限的邊緣場景;Neoverse E系列主打高效率吞吐量,在支持高資料吞吐量的同時,大幅降低功耗,主要應用場景包括網絡資料層處理器、低功耗網關的5G部署。

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  圖源:Arm官網

  可以看出,這三種內核分別針對三種不同的性能和功耗權衡,這就為各行業實現定制化芯片帶來了充分且靈活的施展空間。但光有硬件還遠遠不夠,要打造成功的基礎架構解決方案,還需要一個強大的軟件生態系統。

  在軟件生態系統方面,Arm不僅在開源社區有著長期且持續的投入,并在Arm Neoverse平臺的設計原則中納入了構建獨一無二的開發者生態系統,目的是賦能開發者順暢地進行創建、測試以及優化在基于Arm架構上的項目開發,如今,Arm架構得到了所有領先編程語言和運行庫的支持,例如Linux操作系統、云原生軟件、CI/CD流水線等都已經運行在Arm架構上。從架構、IP到技術庫、運行環境和編譯器,Arm已啟用了主流的基礎設施軟件。

  軟硬件充分加持下,Arm Neoverse架構正在吸引一眾云服務廠商、CPU廠商、GPU廠商、DPU玩家的青睞。

  Arm CPU生態初具規模

  首先是云服務廠商的躬身試探,公有云無疑是技術革新的最佳領域。對于不同的云服務廠商來說,由于其構建的生態不同,對芯片的性能需求也是各異。在市場選擇不大的情況下,各云廠商選擇了自研。

  AWS可以說是最早開始自研服務器芯片的云廠商。自2018年至今,AWS的Graviton服務器芯片已經來到第三代。2022年5月下旬,AWS發布了基于Neoverse V1核心的Graviton3,這是第一個支持SVE的通用64位Arm服務器CPU。

  無獨有偶,在2021年10月份的云棲大會上,阿里巴巴旗下半導體公司平頭哥發布自研云芯片倚天710,該芯片基于Armv9架構。這是阿里第一顆為云而生的CPU芯片,將在阿里云數據中心部署應用。

  除了云服務廠商自研之外,初創公司Ampere Computing在Arm服務器芯片上的探索則為其他云廠商開辟了另一個選擇。Ampere Computing是目前唯一一家為云服務提供商提供商用(獨立)Arm服務器芯片的CPU公司,Microsoft Azure、谷歌云、甲骨文云等均使用Ampere Altra產品。

  Ampere Computing分別于2020年發布80核的Ampere Altra,2021年發布128核的Ampere Altra Max,兩者均基于Arm Neoverse N1內核。Ampere還宣布今年晚些時候將推出采用Arm架構的5nm AmpereOne CPU,但并不是基于Neoverse N1,而是基于Arm ISA自研的核心。不過這對Arm來說是一個極好的跡象,因為Ampere將在公司技術和x86服務器處理器之間進一步擴大服務器CPU空間。

  云決策者的兩大關鍵指標是單芯片性能和單線程性能。在這方面,Arm預測,使用Arm Neoverse V1核心的AWS Graviton3可提供最高的單線程性能;Ampere Altra Max和阿里的倚天710能在所有CPU中提供最佳的單芯片吞吐量。

  云計算場景之外,5G和邊緣領域的芯片廠商也開啟試水之路。根據GSA數據顯示,現在已有近85個市場提供5G服務,預計到2025年,連接設備將達到約18億。未來的3-5年依然是5G發展和增強功能交付的關鍵。在這方面,Marvell最近幾年放棄通用服務器業務,轉而發展垂直市場,其推出的Thunder服務器芯片已經證明了在超算和商用領域的可行性。在世界移動通信大會 (MWC) 上,戴爾與Marvell宣布強強聯手;此外,諾基亞也與Arm在基于Neoverse CPU上進行合作,開發了ReefShark芯片組,如今已全面使用。

  在高性能計算(HPC)領域,英偉達是一大代表,2022年3月22日,英偉達宣布推出首款面向AI基礎設施和高性能計算的基于Arm Neoverse V2的數據中心的定制CPU Grace,它專為AI和HPC應用程序而設計。Grace專注于IO和內存帶寬,與GPU共享主內存,通過NVlink將英偉達的GPU和Grace CPU連接,可擴展到現在需要數天才能運行的超大型AI模型。

  早在2013年,亞馬遜云科技 (AWS) James Hamilton就提出了一項雙論點:其一,鑒于使用Arm架構的芯片出貨數量,他確信Arm最終一定能設計出優異的服務器CPU;其二,James注意到,隨著時間的推移,越來越多的功能逐漸從主板遷移到SoC上。手機領域已現端倪,服務器方面自然也會效仿。

  而如今這兩個論點正在實現,在一眾廠商的大力推動下,采用Arm Neoverse平臺的產品已創下了多項行業第一:第一個總內存帶寬超過每秒1TB的CPU;第一個單塊裸片上能配置超過100個核心的CPU,核心數達到128個;第一個將DDR5和PCIe Gen5.0推向市場的CPU;第一個在SPEC CPU 2017基準測試中打破500整型跑分的CPU。

  Arm Neoverse在全球市場表現不菲,不僅是國際大廠,Arm Neoverse也為廣大初創企業創造了良好的發展機遇。

  國產CPU和DPU初創企業嗅到商機

  近年來正值中國基礎設施的計算升級新浪潮,因此,國內服務器芯片賽道也迎來了蓬勃興起。國內一眾初創企業如鴻鈞微、遇賢微等將Arm Neoverse作為其服務器芯片的創新基礎,甚至新興的DPU企業也開始率先踏上探索之路。

  鴻鈞微電子是服務器芯片領域新興的一員。在鴻鈞微電子首席執行官沈榮看來:“數據中心的規模越來越大,其占地與體積隨之將變得更大,這意味著要花費更多的資金投入,所以性能密度、功耗效率這些指標便顯得尤為重要,而Arm Neoverse符合云計算所需的多核解決方案,具有優異的總擁有成本 (TCO) 優勢,讓我們找到能真正為客戶提供具成本效益的整體解決方案?!睋欌x微電子基于Neoverse N2的服務器CPU產品預計將在明年年底面世。

  遇賢微電子是一家正在面向中國云計算市場打造彈性云原生服務器CPU的初創公司,采用的也是Neoverse N2平臺。遇賢微電子首席執行官羅勇博士表示:“云計算的巨大增長是新一波科技浪潮的趨勢,它將會是全球范圍內最大的增量市場之一。而且,云計算生態系統已經是個相對成熟的環境,能讓像Arm Neoverse這類的新架構來取代x86,最終用戶能夠從一致性的Arm Neoverse CPU上獲益,也可以加速遇賢微電子產品的部署?!?/p>

  不止是CPU和GPU這兩類芯片,DPU芯片廠商也看中了Arm Neoverse的潛力。DPU (Data Processing Unit) 是最近幾年新發展起來的一種專用處理器,被稱之為數據中心繼CPU和GPU之后的“第三顆主力芯片”。目前DPU主流方案亦開始以Arm Neoverse平臺為設計基礎。Arm基礎設施事業部全球副總裁鄒挺表示,“我們認為ASIC系統級芯片是普遍的最后DPU目標產品形態,而從能耗和性能的要求上來看,Arm Neoverse平臺將是DPU中ASIC系統級芯片方案的最佳選擇?!?/p>

  國內DPU芯片頭部企業云豹智能最新的DPU SoC產品上就采用了大量的Arm CPU,尤其是Neoverse CPU與其高性能互連技術。云豹智能首席芯片架構師及聯合創始人莫志城指出:“現階段數據中心正在快速地從以CPU為中心轉變為以DPU為中心。云豹DPU不僅要能處理網絡控制面和數據面的卸載,具備高度靈活和可編程能力;同時必須非常高效地處理運維和業務管理。因此我們的可編程DPU必須依賴非常高性能且低功耗的CPU,例如新一代的Neoverse。”據悉,云豹這款DPU產品預計于2023年初流片。

  可以看出,由于高性能、低能耗、優異的性能比以及總擁有成本等特點,尤其是完善的自身生態,Arm架構正在吸引廣大中國初創芯片企業的涌入,生態“朋友圈”逐漸擴大。另一方面,如Arm Neoverse這樣的平臺也為這些初創企業提供了很好的發展機會,并在加速芯片進入市場的時間窗口,如上文所述,國內幾家初創企業基于Arm Neoverse的產品大多將于明年問世。

  總結

  全球基礎設施領域的建設和升級興起了新的浪潮,基礎設施的未來必將改頭換面,定制芯片將是這一變革必需的產物,未來十年,Arm架構的CPU進軍智能計算市場已呈不可阻擋之勢。這對所有人來說都是一個巨大的機會,處于產業鏈上的國產芯片企業應該乘著發展的東風,奮力前行。

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