本周一Red Hat Enterprise Linux for ARM正式推出,突显了英特尔x86-64平台在数据中心面临越来越激烈的竞争。
Red Hat在2015年首次公布了Linux for ARM的预览版,尽管该软件已经在使用多年时间了。自从这个预览版落地以来,Red Hat就在与高通等合作伙伴密切合作,后者刚刚推出了面向云提供商基于ARM SoC的Centriq 2400产品线,还有HPE也刚刚推出了首款基于ARM的HPC系统——Apollo 70。
Red Hat Enterprise Linux 7.4 for ARM是首个针对这个CPU架构的商业版RHEL。去年SUSE抨击Red Hat称,SUSE在出货完整的商用服务器级ARM Linux发行版产品方面击败了RHEL。
本周在一次采访中,Red Hat首席产品营销经理Yan Fisher解释说,Red Hat的多平台战略要追溯到12年或者13年前,那时候Red Hat一开始是与IBM围绕Power和Z系统合作的。
他说:“当我们意识到ARM将要成为这个领域一个强大的玩家时,我们就开始投资了。”
Red Hat首席ARM架构师Jon Masters表示,ARM团队成立于2011年3月1日。他回忆当时是把一个BeagleBoard与一个32位ARM芯片结合,后来某个时间点这个硬件转变为一台服务器。
“它必须是64位的,因为没有人想要32位的服务器,”他这样解释说。
英特尔的x64芯片将继续统治数据中心,但是随着64位ARMv8-A和其他支持功能的崛起,ARM硬件似乎得到了很多企业客户的青睐,让这个市场不太过于倾向一方。这一点得到了证明:英特尔去年宣布计划提供针对移动芯片的ARM技术许可。
Fisher表示,这种转变不会在一夜之间发生,也不是要取代其他架构,这是为创新——特别是专有的ARM设计——提供空间。
Fisher说:“我们正处于行业的拐点,人们需要有不同的解决方案选择。这使我们的客户能够从一个版本的硬件转向一个,并继续享受创新成果。”
最近由印度科学院计算与数据科学系Jayanth Kalyanasundaram和Yogesh Simmhan撰写的一篇研究论文,把AMD 64位基于ARMv8的A1170 SoC与AMD基于x64的Opteron 3338进行了对比。
该研究发现,AMD ARM服务器在基于整数和小型浮点工作负载方面与x86设备的性能相当。在更大型的浮点任务方面,AMD ARM芯片的FPU限制了其性能,但是研究人员指出,通过针对数据并行性调整Hadoop,ARM64硬件的性能可接近于x64设备。
基于ARM的服务器亮点在于能耗。该研究报告指出:“有能耗分析显示,ARM64服务器比x64服务器的基本能源负载要低3倍,即使在运行大数据应用的时候,增量负载也有类似的减少。我们还看到EDP[Energy Delay Product]方面,ARM64要比x64服务器高出71%。”
Kalyanasundaram和Simmhan表示,能耗在“是云数据中心运营成本中一个主要部分”,这使得ARM架构对于那些在意电费的人来说很有吸引力。
好文章,需要你的鼓励
南洋理工大学研究团队开发了WorldMem框架,首次让AI拥有真正的长期记忆能力,解决了虚拟世界模拟中的一致性问题。该系统通过记忆银行存储历史场景,并使用智能检索机制,让AI能准确重现之前的场景和事件,即使间隔很长时间。实验显示在Minecraft和真实场景中都表现出色,为游戏、自动驾驶、机器人等领域带来广阔应用前景。
AWS通过升级SageMaker机器学习平台来扩展市场地位,新增观测能力、连接式编码环境和GPU集群性能管理功能。面对谷歌和微软的激烈竞争,AWS专注于为企业提供AI基础设施支撑。SageMaker新功能包括深入洞察模型性能下降原因、为开发者提供更多计算资源控制权,以及支持本地IDE连接部署。这些更新主要源于客户需求,旨在解决AI模型开发中的实际问题。
MTS AI研究团队提出RewardRanker系统,通过重排序模型和迭代自训练显著提升AI代码生成质量。该方法让13.4B参数模型超越33B大模型,在多种编程语言上表现优异,甚至在C++上超越GPT-4。通过引入困难负样本和PPO优化,系统能从多个代码候选中选出最优方案,为AI编程助手的实用化奠定基础。