Report claims Arm chips will power 90% of AI servers based on custom processors in 2029 — x86 and RISC-V on the outside looking in

Nahezu alle Hyperscale-Cloud-Dienstanbieter (CSPs) sowie einige der führenden Entwickler von KI-Beschleunigern von heute verfügen über eigene Custom-Silicon-Programme, die sich nicht nur auf die Entwicklung von KI-Beschl Nahezu alle Hyperscale-Cloud-Dienstanbieter (CSPs) sowie einige der führenden Entwickler von KI-Beschleunigern von heute verfügen über eigene Custom-Silicon-Programme, die sich nicht nur auf die Entwicklung von KI-Beschleunigern, sondern auch auf kundenspezifische allgemeine CPUs konzentrieren, die normalerweise auf der Arm-Instruktionssatzarchitektur (ISA) basieren.

Laut Counterpoint Research wird sich in den nächsten Jahren die Verbreitung von Custom-CPUs basierend auf der Arm-ISA in KI-Servern auf 90 % erhöhen, während x86 und Arm zusammen etwa 10 % ausmachen werden. x86-Prozessoren von AMD und Intel dominierten lange Zeit allgemeine Server, weshalb die meisten KI-Server zunächst auf Opteron- und Xeon-Prozessoren setzten.

Allerdings sind Arm-basierte Custom-CPUs, die für spezifische datenintensive KI-Workloads zugeschnitten sind, kostengünstiger und energieeffizienter. Darüber hinaus ist angesichts der Tatsache, dass KI-Workloads aufkommende Workloads sind, die Rückwärtskompatibilität mit x86 nicht entscheidend ist.

Zu diesem Zweck haben AWS, Google und Microsoft eigene proprietäre Arm-basierte Prozessoren für ihre eigenen Workloads entwickelt, während Meta der Alpha-Kunde für den eigenen AGI-Prozessor von Arm ist. Infolgedessen vollzieht sich die Einführung bei mehreren Hyperscalern parallel.

AWS erweitert die Rolle seiner Graviton-Prozessoren auf Trainium-basierte Systeme, behält jedoch aus Kompatibilitätsgründen in einigen Konfigurationen weiterhin x86 bei; Googles nächste Generation der TPU-Infrastruktur basiert auf seiner Axion Arm CPU; während Microsoft seine Azure Cobalt Arm CPU von Anfang an mit seinen Maia-Beschleunigern kombiniert hat, um eine vertikal integrierte KI-Infrastruktur aufzubauen.

Meta wird außerdem in Kürze mit dem Einsatz der eigenen AGI-CPUs von Arm beginnen.