ZDNet至顶网服务器频道 10月11日 新闻消息:在第五届开源计算峰会上(Open Compute Summit V) – AMD 公司为其影响深远的服务器技术再树立了一块重要的里程碑。该公司展示了专为旗下首款64位ARM服务器CPU设计的全面开发平台,该CPU采用28纳米加工技术,在服务器厂商中尚属首次。AMD还公布了即将上市的ARM处理器样品,名为AMD 皓龙 A1100系列;以及一部包括评估板与综合软件套装在内的开发平台。此外,AMD还宣布将为开源计算项目(Open Compute Project)贡献新型微服务器设计,该设计将采用AMD皓龙A系列处理器,也是名为”Group Hug”的母板通用插槽规范的组成部分。
代号为“西雅图”(Seattle)的AMD皓龙A系列处理器与开发平台一起展示,利用该平台,用户将得以更迅速而轻松地使用行业领先的ARM服务器CPU进行软件设计。AMD正在与行业领袖合作,建设强大的64位软件生态系统,服务于从编译器与模拟器到系统管理程序、操作系统及应用软件的ARM设计,以解决网络层级(Web-tier)和存储数据中心环境下的重要工作流问题。AMD皓龙A系列开发平台将得到一系列工具与软件的支持,包括基于Fedora项目的标准UEFI(统一可扩展固定接口)启动与Linux环境支持(Fedora是由Red Hat发起、由社区推动的Linux发布项目)。
AMD公司副总裁、服务器业务部门总经理Suresh Gopalakrishnan 表示:“数据中心的要求不断变化。‘万金油’式的策略通常会使效率受到限制,导致解决方案的成本居高不下。基于ARM的新型AMD皓龙A系列处理器为现有服务器处理器厂商带来ARM生态系统的丰富经验与先进技术,为已经取得成功的AMD皓龙x86服务器处理器提供补充。”
AMD皓龙A1100系列处理器支持:
4核或8核ARM Cortex-A57处理器
高达4 MB的共享L2与8 MB共享L3缓存
可配置双DDR3或DDR4存储通道,配备ECC 纠错码,速度高达1866 MT/秒
多达4部小型双列直插式内存模块(SODIMM)、无缓冲双列内存模块(UDIMM)
或注册双列内存模块(RDIMM)
8道PCI-Express Gen 3 I/O
8部Serial ATA 3端口
2部10吉比特以太网端口
ARM TrustZone 技术,用于提高安全性
Crypto与数据压缩协作处理器
AMD皓龙A系列开发工具的封装采用Micro-ATX封装,包括:
一部AMD皓龙A1100系列处理器
4部注册DIMM插槽,可容纳高达128GB的DDR3 DRAM
PCI Express 连接器,可配置为8部单端口 或4部双端口
8部Serial-ATA连接器
可兼容标准电源
可以独立使用,也可安装于标准机架式机箱
标准UEFI启动环境
基于Fedora的Linux环境,为开发者提供丰富工具与应用
o标准Linux GNU工具链,包括交叉开发版本
o平台设备驱动器
oApache网络服务器,MySQL数据库引擎,以及PHP脚本语言,用于开发强大的网络侍服应用
oJava 7与Java 8版本,为开发者提供在64位ARM环境下工作的选项
LEG总监Andrea Gallo 介绍说:“自2012年以来,AMD始终在与 Linaro企业应用小组(LEG)的成员密切合作,加快ARM服务器生态系统的发展。Linaro在启动架构领域的工作包括UEFI与ACPI,以及重要的核心服务器软件,例如与Red Hat合作研发的经过优化的LAMP栈以及业内一流的企业级OpenJDK 8 Java实施,这些技术将帮助AMD实现与众不同的创新硬件解决方案,提供业内一流的性能和低功耗产品,用于新一代数据中心服务器平台。”
AMD继续推动开放源数据中心的发展,将愿景变为现实,提供多种处理器架构选项。AMD还宣布,即将为开源计算项目贡献新型AMD Open CS 1.0 通用插槽设计,该设计以AMD皓龙A系列处理器为基础,兼容最新通用插槽规范。
开源计算项目主席兼总监Frank Frankovsky表示:“预定义版的‘万金油’式服务器平台正在让位于定制型解决方案,后者能够以最低功耗提供出色性能。AMD对开源计算项目的贡献扩展了OCP的设计范围,帮助数据中心提高利用率和效率。”
好文章,需要你的鼓励
在Meta Connect大会上,Meta展示了新一代Ray-Ban智能眼镜的硬件实力,配备神经腕带支持手势控制,电池续航翻倍,摄像头性能提升。然而AI演示却频频失败,包括Live AI烹饪指导、WhatsApp通话和实时翻译功能都出现问题。尽管Meta在智能眼镜硬件方面表现出色,但AI软件仍远未达到扎克伯格提出的"超级智能"目标。文章建议Meta考虑开放AI生态,允许用户选择其他AI服务商,这可能帮助Meta在AI硬件市场获得优势。
DeepSeek-AI团队通过强化学习技术开发出DeepSeek-R1系列推理模型,无需人工标注即可自主学习复杂推理。该模型在数学、编程等领域表现卓越,在AIME 2024中达到79.8%准确率,编程能力超越96%人类选手。研究团队还通过知识蒸馏技术将推理能力传递给小模型,使7B参数模型也能超越GPT-4o。这项突破为AI推理能力发展开辟新路径。
英伟达同意以50亿美元收购英特尔股份,双方将合作开发多代数据中心和PC产品。英伟达将以每股23.28美元的价格收购约4%的英特尔股份,成为其最大股东之一。两家公司将通过NVLink接口整合各自架构,实现CPU和GPU间的高速数据传输。英特尔将为英伟达AI平台定制x86处理器,并开发集成RTX GPU的x86系统级芯片,用于消费级PC市场。
微软研究院推出rStar-Math系统,通过创新的"深度思考"训练方法,让小型AI模型在数学推理能力上达到甚至超越OpenAI o1水平。该系统采用代码验证、过程偏好模型和四轮自进化训练,将70亿参数模型的数学能力从58.8%提升至90.0%,在美国数学奥林匹克竞赛中达到前20%水平,证明了精巧方法比模型规模更重要,为AI发展开辟了新路径。