人工智能 (AI) 具有超越過去一個世紀所發生的所有變革性創新的潛力，它在醫療保健
、生產力
、教育等領域為社會帶來的益處將超乎我們的想象。為了運行這些複雜的 AI 工作負載，全球數據中心所需的計算量需要以指數級規模進行擴展。然而，這種對計算無止盡的需求也揭示了一個嚴峻的挑戰：數據中心需要龐大的電力來驅動AI這一突破性技術。

當今的數據中心已經消耗了大量的電力——全球每年需要 460 太瓦時 (TWh) 電力進行支持，這個數字等同於整個德國的用電量。而 AI 的興起預計將在 2030 年把該數字提高三倍，意味著將超過印度這一世界上人口最多國家的總耗電量。

未來的 AI 模型將持續變得更大
、更(geng)智(zhi)能(neng)，在(zai)帶(dai)動(dong)對(dui)更(geng)多(duo)計(ji)算(suan)能(neng)力(li)的(de)需(xu)求(qiu)的(de)同(tong)時(shi)，對(dui)電(dian)力(li)的(de)需(xu)求(qiu)也(ye)會(hui)增(zeng)加(jia)
，從(cong)而(er)成(cheng)為(wei)良(liang)性(xing)循(xun)環(huan)的(de)一(yi)部(bu)分(fen)。而(er)找(zhao)到(dao)降(jiang)低(di)這(zhe)些(xie)大(da)型(xing)數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)電(dian)力(li)需(xu)求(qiu)的(de)方(fang)法(fa)對(dui)於(yu)實(shi)現(xian)社(she)會(hui)性(xing)突(tu)破(po)和(he)兌(dui)現(xian) AI 的承諾至關重要。

換言之
，沒有電力就無法實現 AI，企業需要重新思考如何應對能效問題的方方麵麵。

重新構思 AI 的未來——一個由 Arm 平台驅動的未來

Arm 最初的產品就是為使用電池的設備而設計的，並推動了移動電話的變革。因此

，深植於 Arm 的能效 DNA能使業界重新思考應如何構建芯片來滿足 AI 日益增長的需求。

在典型的服務器機架中，僅計算芯片就可以消耗超過 50% 的電力預算。工程團隊正在尋找各種可以降低該數字的方法，每一瓦特的減少都至關重要。

正因為此，全球最大的 AI 頭部雲服務提供商們轉而采用 Arm 技術來降低功耗。與同行業中的其他產品相比

，Arm 最新的 Arm Neoverse CPU 是麵向雲數據中心，性能最高、最節能的處理器。Neoverse 為(wei)頭(tou)部(bu)雲(yun)服(fu)務(wu)提(ti)供(gong)商(shang)提(ti)供(gong)了(le)定(ding)製(zhi)芯(xin)片(pian)的(de)靈(ling)活(huo)性(xing)，以(yi)優(you)化(hua)其(qi)苛(ke)刻(ke)的(de)工(gong)作(zuo)負(fu)載(zai)，同(tong)時(shi)提(ti)供(gong)領(ling)先(xian)的(de)性(xing)能(neng)和(he)能(neng)效(xiao)。每(mei)一(yi)瓦(wa)特(te)的(de)節(jie)省(sheng)都(dou)可(ke)以(yi)用(yong)來(lai)實(shi)現(xian)更(geng)多(duo)的(de)計(ji)算(suan)。這(zhe)也(ye)正(zheng)是(shi)為(wei)什(shen)麼(me)亞(ya)馬(ma)遜(xun)雲(yun)服(fu)務(wu) (AWS)
、微軟、Google 和甲骨文 (Oracle) 現在都通過 Neoverse 技術
，處理其通用計算和基於 CPU 的 AI 推理和訓練。Neoverse 平台正在成為雲數據中心領域的事實標準。

從近期的行業內的發布來看：

• 基於 Arm 架構的 AWS Graviton：與其他同行業產品相比，Amazon Sagemaker 的 AI 推理性能提高了 25%，Web 應用程序提高了 30%，數據庫提高了 40%
  ，效率則提升了 60%。
• 基於 Arm 架構的 Google Cloud Axion：與傳統架構相比，其性能和能效分別提高了 50% 和 60%，可為基於 CPU 的 AI 推理和訓練、YouTube、Google 地球等服務提供支持。
• 基於 Arm 架構的 Microsoft Azure Cobalt：性能高出同類產品 40%
  ，並為 Microsoft Teams 等服務提供支持
  
  ，與 Maia 加速器的耦合驅動 Azure 的端到端 AI 架構。
• Oracle Cloud 采用基於 Arm 架構的 Ampere Altra Max：與傳統同類產品相比，每機架服務器的性能提高 2.5 倍
  ，能耗降低 2.8 倍
  ，並用於生成式 AI 推理模型，諸如摘要、大語言模型訓練的數據的標記化，以及批量推理用例。

顯然，Neoverse 極大地提升了雲端通用計算的性能和能效。此外

，合作夥伴也發現在加速計算方麵
，Neoverse 也能帶來同樣的益處。大規模 AI 訓練需要獨特的加速計算架構，例如，NVIDIA Grace Blackwell 平台 (GB200) 結合了 NVIDIA 的 Blackwell GPU 架構與基於 Arm 架構的 Grace CPU。這種基於 Arm 技術的計算架構可實現係統級設計優化
，與麵向大語言模型的 NVIDIA H100 GPU 相比，可帶來 25 倍的能耗降低，並將每個 GPU 的性能提高 30 倍。這些優化能夠帶來顛覆性的性能和節能效果，而這一切都得益於 Neoverse 所帶來的前所未有的芯片定製靈活性。

隨著基於Arm 架構的部署持續擴大
，這些企業將可以節省高達 15% 的數據中心總能耗。這些巨幅的節省可以用來在相同的功率範圍內驅動額外的 AI 運算
，而不會增加能源負擔。換言之，這些節能相當於可以額外運行 20 億次 ChatGPT 查詢
，驅動四分之一的日常網絡搜索流量，為 20% 的美國家庭提供照明，或為與哥斯達黎加麵積相仿的國家進行供電。這對改善能源消耗和環境可持續性產生了驚人的影響。

Arm CPU 正在從根本上推動 AI 變革，並造福地球。Arm 架構是未來 AI 計算的基石。