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環球速訊:Ampere Computing 發布全新 AmpereOne 系列處理器,192 個自研核

Ampere? Computing 宣布推出全新 AmpereOne? 系列處理器,該處理器擁有多達 192 個單線程 Ampere 核,內核數量為業界最高。這是第一款基于 Ampere 新自研核的產品,由 Ampere 自有 IP 全新打造。

致力于為行業提供一種現代化的方案,Ampere 首席執行官 Renée James 創立了 Ampere Computing,為提升云計算的效率和性能而設計處理器。Renée James 表示,云計算行業正在經歷根本性的轉變,需要一種全新的設計方法。


(資料圖片)

Renée James 表示:“每隔數十年,計算行業就會出現一種驅動性的新應用,或是演變出全新的性能要求,重新定義性能。人工智能正是當前具有驅動性的應用,它可以將我們對流媒體的長期應用和用戶需求與其他相關的一切結合。我們不能繼續把功耗作為衡量數據中心性能的關鍵指標。在 Ampere,我們設計的產品能夠基于可持續的功耗提供最大化的性能,從而助推行業未來的發展。”

憑借 Ampere? Altra? 和 Ampere? Altra? Max 處理器,Ampere 在業內首創了云原生處理器的類別,并始終專注于踐行承諾,提供可預測的產品,并以快節奏推出新產品,在性能和效率方面引領市場。Ampere 于今日正式推出基于 Ampere 核的最新 AmpereOne 系列處理器,進一步助推高效、高性能計算的深入發展。

隨著 AmpereOne 的正式推出,Ampere 豐富了產品組合,同時進一步提升了產品的性能、可擴展性和效率。此外,Ampere? Altra? 和 Ampere? Altra? Max 將繼續為云以及其他需要以最低能耗提供最高性能的關鍵細分市場服務。

Ampere 首席產品官 Jeff Wittich 表示:“AmpereOne 意味著更多——更多內核、更多 IO、更多內存、更高性能和更多云功能。Ampere 的自研云原生核(Custom Cloud Native Core)是打破傳統計算限制的下一步,目前業內沒有其他可以與之相匹敵的 CPU 產品,它可助力實現單機架性能最大化的云規模(Cloud Scale)。”

AmpereOne 由 Ampere 全新打造,具備 192 個自研設計的 Ampere 核、大型云優化私有緩存,以及針對 AI 等高增長的云應用的新功能。這些新功能,如網格擁塞管理(Mesh Congestion Management)、細粒度電源管理(Fine Grained Power Management)和內存標簽(Memory Tagging)等,為高性能、高利用率的多用戶環境(如云)提高了性能一致性、可管理性和安全性。通過增加 8 通道的 DDR5 內存和128 通道的 PCIe Gen5 IO,整個平臺實現了擴展。該處理器基于 5nm 工藝節點制造。Jeff Wittich 表示:“基于這些技術創新,我們為云工作負載提供了業界最高效、最高性能的核。AmpereOne 為 Ampere 客戶的云原生工作負載提供了最高的整體性能、可擴展性和密度。此外,得益于低延遲和高吞吐量,Ampere 云原生處理器在 AI 推理方面較其他 CPU 有 2 倍以上的性能優勢。*”

隨著 AmpereOne 系列處理器的推出,Ampere 不斷豐富產品組合,滿足所有云原生計算需求——從最低的功耗、最多的限制條件,到規模最大的客戶需求。Ampere 的客戶群正在不斷擴大,包括谷歌云、微軟 Azure、甲骨文云、阿里云、百度云、京東云和騰訊云等領先的云服務提供商(CSP),以及 HPE 和 Supermicro 等領先的原始設備制造商(OEM),這也體現了客戶對 Ampere 產品組合的信心。

Renée James 表示,計算的基礎架構正在發生根本性的轉變,這使得以更高的效率獲得更高的性能成為新的當務之急。

她表示:“我們的行業正在迎來一個全新的時刻,我們也應當擁抱變革。它將決定著行業未來的增長。云技術開創了一個全新的世界和新的軟件開發方法。微處理器也該做同樣的事情。”

算力需求的指數級增長加劇了對架構轉變的需求,同時也引發了數據中心與關鍵的商業和住宅開發項目對電力資源的爭奪。Renée James 表示:“可持續性不再只是實現 ESG 目標的一部分——它對于未來所有計算的增長都至關重要。”

關于Ampere

Ampere Computing 是一家現代化半導體企業,致力于塑造云計算的未來,并推出了世界上首款云原生處理器。為可持續云而生,Ampere 云原生處理器兼具最高性能和最佳每瓦性能,助力加速多種云計算應用的交付,為云提供行業領先的性能、能效和可擴展性。欲了解更多信息,請訪問https://amperecomputing.com

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