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      Arm Neoverse 賦能 AWS Graviton4 處理器,加速云計算創(chuàng)新

      http://www.kblhh.cn 2024-12-13 11:10 來源:Arm

      隨著人工智能 (AI) 技術(shù)的迅猛發(fā)展,云計算領(lǐng)域正在經(jīng)歷顯著變革。愈發(fā)復(fù)雜的 AI 應(yīng)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(fù)載的客戶正在重新評估其所需的基礎(chǔ)設(shè)施,以滿足現(xiàn)代工作負(fù)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(biāo)的新能效基準(zhǔn)。

      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(shù)。在近期舉行的 AWS re:Invent 2024 大會上,AWS 進(jìn)一步展示了 AWS Graviton4 所取得的顯著進(jìn)展,使開發(fā)者和企業(yè)能夠充分發(fā)揮其云工作負(fù)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(shù)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(yīng)用。

      Arm Neoverse V2 平臺涵蓋 Armv9 架構(gòu)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(xué)習(xí) (ML) 以及高性能計算 (HPC) 工作負(fù)載提供了卓越性能。

      AI/ML 工作負(fù)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(gòu)建其工作負(fù)載,從而進(jìn)一步推動 AI 工作負(fù)載的廣泛應(yīng)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(yīng)時間的表現(xiàn)指標(biāo)。

      HPC 和 EDA 工作負(fù)載

      對于 HPC 工作負(fù)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(jìn)對于 HPC 應(yīng)用的性能至關(guān)重要,因為 HPC應(yīng)用通常受限于內(nèi)存帶寬。AWS 已經(jīng)在這些領(lǐng)域取得了顯著優(yōu)勢,如下所示。

      根據(jù) Arm 工程團(tuán)隊實際運行 EDA 工作負(fù)載所得出的結(jié)果,Graviton4 提供的 RTL 仿真工作負(fù)載性能比 Graviton3 高出 37%。

      圖:AWS Graviton4 上的 HPC 和 EDA 工作負(fù)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(fù)載部署在 AWS Graviton 處理器上,其軟件生態(tài)系統(tǒng)持續(xù)擴(kuò)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(guān)鍵作用,并將繼續(xù)支持 AWS Graviton 立于技術(shù)創(chuàng)新的前沿。Arm 將繼續(xù)投入并進(jìn)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(gòu)建其應(yīng)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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