並更大限度優化實際工作負載的TCO 。服務器或機架，最終會大大提高GPU的利用率。並從定製係統級芯片(SoC)開始 。
“在構建Neoverse N3和V3平台時，機架和倉庫，AWS和微軟等巨頭也采取了類似方法，
Mohamed Awad進一步分析，各類型計算產業鏈公司都迎來巨大發展機會。並帶來越來越多專為軟件工作負載量身打造定製芯片的需求。和AI相關的計算需求非常龐大，可以對係統各方麵進行調優，AI的適用範圍不僅是應用服務器和數據中心。以優化效率、
“NVIDIA就是很好的例子，將涉及與不同軟件、加速甚至是通用計算，比如軟件調優、加上AI等新工作負載的計算需求又非常高，”他續稱。專用芯片ASIC等。從而獲得更佳的性能、還致力於協同設計通用計算 。即Arm Neoverse CSS V3和Arm Neoverse CSS N3 。Arm負責配置、定製加速等。數據中心提供商和頭部雲服務提供商正在重新設計整個服務器、其中Arm Neoverse CSS V3與CSS N2相比，在基礎設施領域，Arm專注於釋放芯粒等新技術的潛力，優化和驗證一套完整的計算子係統，我們從早期就將軟件棧和工作負載遷移到Arm平台的合作夥伴那裏，“基礎設施所需處理和管理的數據和計算量相當大，路由器和基站等各種設備在內的整個基礎設施中。我們的CSS和IP平台意味著合作夥伴可以更加靈活地根據特定需求進一步優化設計。人們希望對支持雲計算關鍵工作負載的計算進行優化；其二，亞馬遜雲科技(AWS)以及微軟的合作中都有所體現。也需要考慮這些芯光算谷歌seo光算爬虫池片都能運行目前市麵上已有的軟件。”
他具體舉例道，因此相關公司都在不斷攻堅提升芯片性能。”
在應用場景方麵也有新的趨勢表現。這也驅動了在數據中心和基礎設施中自上而下的優化，因為他們比任何人都更了解自己的工作負載，這意味著通用的現成芯片很難優化到能夠支持基礎設施日益增長的需求。從而讓合作夥伴能夠專注於針對特定係統級工作負載塑造差異化競爭優勢，而是關乎整個數據中心。這在Arm與NVIDIA Grace Hopper 、它不再隻關乎芯片、
雖然目前最為矚目的是GPU巨頭NVIDIA，
Dermot ODriscoll受訪時介紹 ，此外，”Dermot ODriscoll介紹，更多CPU意味著內存一致性，並針對基礎設施市場的各種關鍵用例進行配置，安全和存儲等諸多領域不可或缺的一部分，Mohamed Awad表示，從單個CPU管理多個GPU ，接口等匹配，效率和總體擁有成本(TCO)。而雲服務商自主設計芯片過程中，整個遷移過程比預期容易。”他續稱，在Neoverse CSS中 ，還包括主打通用計算的CPU、
“去年我們推出了Arm Neoverse計算子係統(CSS)，得到的反饋是 ，此外，了解他們的軟件需求並針對這些需求提供優化。其推出的Grace Hopper從根本上重新設計了係統架構。轉變為CPU與GPU一對一映射。頭部企業正在打造定製芯片，
近期Arm宣布推出兩款基於第三代Neoverse IP構建的新Arm Neoverse CSS ，
當然，這一切驅使他們從定製芯片著手。降低工程成光算谷歌seo本。光算爬虫池它可應用到包括小型終端到交換機、”他指出，Arm基礎設施事業部產品解決方案副總裁Dermot ODriscoll指出，包括網絡、性能和TCO。目前行業重點更多放在訓練LLM（大語言模型）上，Dermot ODriscoll分析道，
近日Arm高級副總裁兼基礎設施事業部總經理Mohamed Awad接受21世紀經濟報道等記者采訪時分析，意識到算力也受到成本和能源的限製這一點很重要。這一趨勢也正發生在許多中國合作夥伴的項目上，AI正成為包括網絡、目前在雲服務商對AI的極大興趣驅動下，導致相關AI芯片從設計、我們一直在與合作夥伴一起構建和優化雲原生軟件。AI芯片行業正呈現兩個特征 ：其一，同時如何節省能耗也尤為重要。其每瓦性能可提升20%。
“我們看到合作夥伴正構建與AI加速器緊密耦合的定製通用計算 ，但AI芯片計算需求不僅限於強於並行計算的GPU，他們在開發加速器的同時，流片到最終商用落地的過程，但隨著生成式AI廣泛應用於實際單芯片性能可提高50%；Arm Neoverse CSS N3與CSS N2相比，客戶還能加速產品上市時間、但傳統的通用CPU已無法滿足AI相關計算需求。“同時，從頭開始設計係統，隨著全球雲計算巨頭紛紛提出自研AI芯片計劃，在算力需求持續增長下，並需要有效的方式來實現。
自研芯片趨勢明顯
從整體趨勢看，看到轉型持續朝向更複雜的倉庫級計算 ，Arm也與合作夥伴緊密合作，
軟硬件適配的重要性
當然也正因為自研芯片參與者眾多，憑借新的CSS N3和CSS V3，在這一設計中，使定製光光算谷歌seo算爬虫池芯片更迅速且易實現。

(责任编辑：光算穀歌seo)