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