從單核到模塊化:Arm 以小芯片架構突破 AI 芯片設計瓶頸

時間:2025-10-09

來源:Arm博客

導語:隨著人工智能(AI)工作負載的復雜度與規(guī)模激增,傳統(tǒng)片上系統(tǒng)(SoC)模式正面臨三重挑戰(zhàn):功耗低效、性能瓶頸與上市周期延長。曾一度為超大規(guī)模企業(yè)專屬的單體芯片設計,已無法跟上現(xiàn)代 AI 基礎設施的需求。

  在 2025 年 OCP 全球峰會上,Arm 重點展示了一場變革:基于小芯片(Chiplet)的創(chuàng)新方案,通過 Arm 計算子系統(tǒng)(CSS)與小芯片系統(tǒng)架構(CSA),為芯片供應商打開了無需超大規(guī)模企業(yè)資源即可構建 AI 優(yōu)化設計的大門。

  從單體芯片到模塊化 AI 硅片

  多年來,全定制 SoC 主導著 AI 基礎設施的高端市場:從計算模塊到內(nèi)存控制器、互連結(jié)構和加速器,全部集成在單一單核裸片上。這種設計雖提供了緊密控制和性能優(yōu)勢,但也伴隨著沉重代價:

  隨著工藝節(jié)點逼近極限,功耗和散熱成本飆升;

  大型異構模塊的驗證與確認復雜度劇增;

  設計、工具開發(fā)和制造的前置時間漫長。

  小芯片計算架構的出現(xiàn)改變了這一局面。通過將系統(tǒng)分解為更小的專用裸片(計算、內(nèi)存、I/O、加速器等),SoC 架構師和設計師得以混合搭配組件,僅對所需部分進行擴展,并加速迭代。但此前,這種模塊化面臨自身障礙:設計碎片化、缺乏標準化互連、IP 復用挑戰(zhàn),以及高昂的前期風險和成本。

  破局之道:Arm 的 CSS 與 CSA 模型

  Arm 通過兩大基礎框架填補了這些空白:

  CSS(計算子系統(tǒng)):預驗證的高性能 IP 構建模塊(計算核心、AI 加速器、內(nèi)存子系統(tǒng)),其設計、驗證和性能表現(xiàn)已在真實或仿真硅片中得到驗證。使用 CSS 意味著設計者無需從零開發(fā)每個模塊或重復驗證成熟功能,而是直接利用經(jīng)過優(yōu)化的現(xiàn)有組件。

  CSA(小芯片系統(tǒng)架構):一種開放的、基于標準的架構,定義了不同廠商小芯片的互連、通信和集成方式。CSA 在電氣、物理和協(xié)議層面確保兼容性,使來自不同來源的 IP(如合作伙伴 A 的加速器與代工廠 B 的內(nèi)存裸片)能在共享平臺上可靠互操作。

  CSS 與 CSA 的結(jié)合,使 Socionext、聯(lián)發(fā)科等芯片供應商能夠構建定制化 AI 優(yōu)化芯片,性能可媲美超大規(guī)模企業(yè)設計,同時具備更低風險、更快周期和更高靈活性。這些供應商可根據(jù)視覺模型、推理引擎、多租戶實例等特定工作負載需求,自由選擇計算模塊、加速器、內(nèi)存類型和集成路徑,而非受限于單體設計的權衡。

  OCP 加速行業(yè)變革的角色

  開放計算項目(OCP)長期以來是開放硬件協(xié)作、模塊化和效率的中心,這些原則與小芯片革命高度契合。在 2025 年 OCP 全球峰會上,Arm 不僅展示了理論架構,更通過實際案例演示了 CSS 與 CSA 組合如何被云服務提供商(CSP)、OEM 和芯片廠商用于構建面向未來的 AI 基礎設施。

  OCP 合作伙伴已看到的關鍵優(yōu)勢包括:

  定制靈活性:針對特定區(qū)域的功耗、散熱或可靠性限制定制硅片;

  降低總體擁有成本(TCO):通過供應鏈多元化,可從多家代工廠采購小芯片或裸片,隨規(guī)模擴大混合搭配,而非依賴單一單體供應商;

  加速上市周期:預驗證的 CSS 模塊和標準化互連省去大量設計工作,支持更快速的原型設計、測試和部署。

  商業(yè)影響與未來展望

  對于 AI 基礎設施構建者(無論是 CSP、OEM 還是剛涉足 AI 領域的芯片企業(yè)),CSS 與 CSA 方案帶來切實價值:

  能效比提升:計算和內(nèi)存被置于最高效的位置,避免資源浪費;

  降低設計風險:復用成熟 IP 并依賴標準互連;

  供應鏈彈性:模塊化使切換供應商、擴大裸片生產(chǎn)或選擇首選代工廠節(jié)點更可行;

  速度優(yōu)勢:設計周期縮短,支持 AI 模型、功能集和部署的更快迭代。

  這不僅是硅片架構的革新,更是 AI 時代敏捷商業(yè)的杠桿。

  深入了解

  在 2025 年 OCP 全球峰會上,Arm 將舉辦會議和技術簡報,展示 CSS 與 CSA 的實際應用。無論您是芯片設計師、基礎設施架構師還是探索 AI 硬件未來的云服務提供商,都可借此機會突破現(xiàn)有約束,探索更多可能。

  如需深入了解推動這一變革的工具和工作流程,可探索開發(fā)者如何使用 Arm Neoverse CSS V3 平臺加速流片前驗證和固件開發(fā):

  在 Arm Neoverse CSS V3 上開發(fā)和驗證流片前固件

  在 Neoverse RD-V3 上仿真 OpenBMC 和 UEFI 流片前環(huán)境

  這些資源展示了在硅片進入晶圓廠之前,早期軟件啟動、固件驗證和系統(tǒng)原型設計已如何實現(xiàn)。

  Arm 的使命清晰可見:讓所有企業(yè)(而非僅超大規(guī)模企業(yè))都能獲得定制化 AI 硅片,因為數(shù)據(jù)中心的未來取決于各規(guī)模企業(yè)的創(chuàng)新。

AI
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