Ampere与高通联合开发AI推理解决方案
先说几个核心判断：人工智能的爆发，把电力与能效问题从幕后直接推到了行业舞台的中央。在这个关键节点，一家六年前就开始深耕"高性能、低功耗"芯片路线的公司，反而成为业界瞩目的焦点。
近期，Ampere Computing 更新了 2024 年的战略与产品路线图，重点展示了他们在云计算和 AI 计算领域，围绕可持续性与高能效所做出的持续创新。同时，一个重磅消息被宣布：他们正在与高通技术公司合作，将高通的 Qualcomm Cloud AI 100 推理方案与自家 CPU 整合，推出面向人工智能推理的联合解决方案。
Ampere 的 CEO Renee James（半导体行业的资深老兵）指出，AI 的发展带来了日益增长的电力需求与能源挑战，这促使 Ampere 围绕性能和能效的芯片设计思路，比以往任何时候都更受行业关注。她回顾道，Ampere 从六年前就认准了这个方向，因为坚信这才是未来。过去人们总觉得低能耗就等于低性能，但 Ampere 打破了这种固有认知，开创了计算效率的新领域，在高效计算环境中提供了超越传统 CPU 的性能表现。
Renee James 进一步点明了 AI 快速发展带来的核心痛点：能源问题。她直言当前的发展路径不可持续。未来的数据中心基础设施必须解决两个关键难题：一是如何通过计算升级来优化现有的风冷环境；二是如何构建符合电网供电能力的新型可持续数据中心。而这，正是 Ampere 要达成的目标。
Ampere 首席产品官 Jeff Wittich 则介绍了公司的愿景——"人工智能计算（AI Compute）"，简单来说，就是将传统的云原生能力与 AI 做深度融合。他强调，Ampere 的 CPU 能处理各种工作负载，从最常见的云原生应用到 AI，包括那些与云原生应用深度集成的人工智能，比如数据处理、Web 服务、媒体分发等。
在这次发布中，Renee James 和 Jeff Wittich 共同确认了一个关键信息：基于 N3 工艺节点、配备 12 通道和 256 核的全新 AmpereOne 平台即将登场。
这次更新的 2024 年战略和产品路线图，除了明确公司的发展方向和愿景外，还涵盖了以下几个关键点：
首先，是与高通的合作。双方将共同开发基于 Ampere CPU 和 Qualcomm Cloud AI 100 Ultra 的解决方案，目标直指业界最大生成式 AI 模型上的大语言模型（LLM）推理问题。
其次，Ampere 12 通道平台将进行扩展，搭载即将推出的 256 核 AmpereOne CPU。这个平台有一个非常亮眼的特点：它能复用现有 192 核 AmpereOne CPU 的风冷散热方案，性能却比市面上现有的 CPU 高出 40%，而且无需复杂的平台设计。预计 192 核的 12 通道内存平台会在今年晚些时候推出。
性能数据也极具说服力。在基于 Oracle Cloud 上运行 Meta Llama 3 的测试中，仅靠 128 核 Ampere Altra CPU（没有 GPU 辅助），其性能就足以媲美 Nvidia A10 GPU 与 x86 CPU 的联合运算，而功耗却只有后者的三分之一。这个对比非常直观，也很有说服力。
另一个值得关注的动向是，Ampere 宣布成立 UCIe 工作组，作为 AI 平台联盟（AI Platform Alliance）的一部分。这意味着他们打算利用开放接口技术来增强 CPU 的灵活性，未来可以将其他客户的 IP 整合到 CPU 中。
关于 AmpereOne 的性能和平台细节也更加清晰了。在每瓦性能上，AmpereOne 继续保持领先，与市场上两款主流的传统 x86 处理器相比，每瓦性能分别高出 50% 和 15%。对于希望更新和整合老旧基础设施、以节省空间、预算和电力的数据中心来说，AmpereOne 的每机架性能提升高达 34%。
产品落地方面，全新 AmpereOne OEM 和 ODM 平台将在未来几个月内发货。同时，Ampere 还宣布与 NETINT 推出联合解决方案，结合 NETINT 的 Quadra T1U 视频处理芯片和 Ampere CPU，可以同时对 360 个直播频道进行转码，并使用 OpenAI 的 Whisper 模型为 40 个流媒体提供多种语言的实时字幕。
最后，在软件和功能层面，除了现有的内存标记（Memory Tagging）、QOS 强制（QOS Enforcement）和网格拥塞管理（Mesh Congestion Management）等功能，Ampere 还推出了全新的 FlexSKU 功能，允许客户用同一个 SKU 来应对横向扩展和纵向扩展两种不同的用例，灵活性大幅提升。
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