Arm 公布支援大規模與高效能運算的 Neoverse 次世代新產品規畫資訊
本帖最後由 jckuan 於 2022-9-16 12:30 編輯Arm 宣布 Arm Neoverse 產品發展規畫，新產品將支援超大規模與高效能運算需求，並根植於 Arm在可擴充效率與技術領先優勢，也強化持續快速創新的承諾。
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現在全球採用 Arm 架構的產品數量非常多，相信許多人都認為 Arm 架構有低功耗的特性，應用在行動裝置為主。其實 Arm 架構處理器不僅具有低功耗，也具有高效能表現，應用在基礎設施、伺服器等應用也非常合適，Arm 也特別針對這種需求推出相關的平台設計。
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(左起)Arm應用工程總監徐達勇、台灣總裁曾志光、資深技術總監陳胎裕
Arm Neoverse 平台便是專為因應各種不同的加速基礎設施解決方案而設計，特定處理能力有助於降低工作負載功耗、同時滿足現代工作負載不斷成長的運算需求。Neoverse 平台針對不同的應用推出不同產品線，包括高效能的 V 系列、特別著重功耗表現的 E系列以以位於二者間，效能與功耗兼顧的 N 系列。Neoverse 的效能、能源效率、特定處理能力與工作負載加速，重新定義全球的運算基礎設施。
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Arm Neoverse 平台針對高運算需求的 V 系列
隨著越來越多的基礎設施在 Arm 架構上運作，Arm 也持續在 Neoverse 平台上開發新的設計。為了支援超大規模與高效能運算的需求，且不增加更多功耗與面積的要求下提升雲端負載的效能，Arm 即將推出 Neoverse V2 平台（開發代號為 Demeter）。Neoverse V2 平台 採用最新的 V 系列核心以及 Arm CMN-700 網狀互連技術，不僅將成為雲端與 HPC 工作負載 SPECint 效能新標桿，也導入多種 Armv9 架構的安全強化功能。
目前已有多家合作夥伴正以 Neoverse V2 為基礎進行相關產品設計，其中包括 NVIDIA 的 Grace 便是運用 Neoverse V2 為基礎，並結合 LPDDR5X 記憶體的能源效率，與以傳統架構的伺服器相比，將具有兩倍的每瓦效能表現。
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Arm Neoverse 平台有效能與功耗均衡的 N 系列
另外 Arm 也在高效率效能與高效率傳輸量方面持續進行投資，正在開發中的次世代 N 系列就是其中一環，新產預計於 2023年推出。下一代 N 系列 CPU 在效能與能源效率表現，將比目前 N2 具有跨世代的大幅提升。
以較低功耗為主的 Neoverse E 系列 CPU 主要應用在各種資料層的處理、5G RAN、邊緣網路與加速器等。因此多元應用下，Arm 推出結合 Arm Cortex-A510、可擴充的 Neoverse CMN-700 與 N2 系統為基礎的 Neoverse E2 平台，將適用於條件較受限的應用使用最佳的雲端技術，其特色包括可擴充的核心數、SystemReady 相容性與支援 PCIe、CXL 等介面。
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Arm Neoverse 平台特別具有能源效率的 E 系列
在面對不斷成長的各種運算需求，當然不能只靠處理器，更需要作業系統與應用軟體的整體環境。目前全球各主要雲端服務商都有提供採用 Arm 架構的執行個體，由於 Neoverse 平台擁有高可擴充效率，從2018年推出以來，就獲得各服務商採用，至今所有主要的公有雲服務商都已提供基於 Neoverse 的執行個體。
Arm 也與其合作夥伴共同調校雲原生的軟體基礎設施、框架與工作負載，如 TensorFlow 等機器學習的框架、開放原始碼資料庫、大數據、分析作業與影音處理等雲端軟體的工作負載，Arm 都長期與為社群主要開發人員合作，以便將這些應用運作在 Arm 架構上，也讓所有的開發者都能在 Arm 架構上打造次世代的應用。
Arm 擁有軟體生態系的優勢與 Neoverse 平台的強大功能，再加上與 AMBA CHI、UCIe 與CXL等高效能匯流排結合，可協助合作夥伴開發出從雲端到邊緣的客製化解決方案。
Arm 的低功耗、高效能與更高的資料傳輸量特性，讓它擁有極佳的總持有成本效益，應用在在 5G RAN 與無線基礎設施特別突出。因此 Arm 的合作夥伴便能針對大小型基地台以及專屬網路等應用領域，進行產品客製化。透過 Arm 5G 解決方案實驗室，Arm 與 Dish Wireless、Google Cloud、Marvell、NX 與 Vodafone 等 5G 生態系業者合作，以加速基於 Arm 架構端對端的 5G 網路發展。
此外隨著 HPE 發表採用 Ampere Altra 處理器的 Proliant 第 11 代產品，以及像 VMware Monterey 專案、RedHat 的OpenShift 支援 Arm 架構、 SAP HANA 將其雲端基礎設施轉向 AWS Graviton 發展等計畫推出，Arm 也已逐步進軍傳統的企業應用領域。
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