v家的歌姬大全 v家系列有哪些最好全一点( 四 ) _生活百科

Chris Bergey指出:“这些dpu以非常高的比特率处理网络数据包，并以每秒千兆字节的速度加密NVMe SDD流量。此外， DPU应该加强客户工作负载与数据中心其余部分之间的安全边界，这可以在Arm CPU核心中完成，这是基于Arm高效计算的专用处理能力。”
今天的基础设施，如固态硬盘，硬盘， DPU和视频加速器，都是定制的。服务器CPU是最后一个标准产品，但不会作为通用产品继续发展。其实功耗的问题不可小觑。大型互联网公司的电力支出占总拥有成本(TCO)的30%-40% ，仅次于电信网络运营商。由于数据速率的快速发展，计算工作量快速增长，变得越来越复杂， ML和AI正在发挥替代作用。
克里斯认为，基础设施需要重新定义。“云”将继续存在于大型数据中心，但我们的娱乐体验、交通和通讯方式将因边缘建设而改变。“云”将加速发展——帮助AR和VR创作者在视觉和触觉上实现沉浸式实时体验。与此同时， “云”将是节能的， DPU已经证明了如何实现这一目标。他坚信，基础设施的未来需要基于Arm Neoverse的高性能、高能效计算基础，也需要Arm生态系统提供的专用处理和工作负载加速能力。
下一个发展趋势是ML
Arm认为接下来的发展趋势是ML ，正逐渐成为未来的首选工作负载。因此， V1核心具有一组致力于增强ML应用性能的功能:BF16 (BF16)已被添加到架构中；通过BERT对V1、N2和后续设计的微架构进行了调整，以改进BF16的实现。增加BF16对Arm计算库(ACL)的支持；ACL集成到oneDNN ML框架中；DNN框架与Tensorflow一起使用来运行BERT 。
“当我们在基于V1内核的AWS EC2 C7g上运行BERT并与使用最新至强内核的C6i进行比较时，我们发现在Arm架构上BF16优化的堆栈性能比Intel高80% 。V1 BF16和Int8 MatMul的加入意味着ML模型可以更紧凑地嵌入内存，因此需要更少的内存带宽，这使得Gravity on 3的ML性能是Gravity on 2的3倍。”
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