تبدأ وحدة المعالجة المركزية AGI من Arm بيئات تنفيذ الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع بنسبة تصل إلى 45% من EPYC 9965 من AMD في اختبار وضع الحماية
- تعمل وحدة المعالجة المركزية AGI من Arm على مضاعفة الأداء النموذجي على مستوى الحامل من AMD عبر سبعة أحمال عمل
- يستوعب الحامل بقدرة 24 كيلووات ما يصل إلى 23 خادمًا ذراعًا وفقًا لافتراضات التقييم
- تصل ميزة مستوى الحامل للذراع إلى 3.19x في أقوى حمل عمل فردي
ذراعسجلت وحدة المعالجة المركزية AGI الخاصة بـ ما يقرب من ضعف الأداء النموذجي على مستوى الحامل أيه إم ديEPYC 9755 عبر سبعة أعباء عمل مصممة لتقييم الذكاء الاصطناعي الوكيل.
التقييم الذي أجراه إشارة65 بالتعاون مع Arm ، تمت مقارنة نتائج المعالج المقاسة قبل تقدير الأداء عبر الحوامل التي تعمل ضمن ميزانية طاقة ثابتة.
وتعتمد النتائج جزئيًا على النمذجة المعتمدة على الطاقة، في حين يظل الاختبار على أجهزة الإنتاج النهائي معلقًا.
أحدث مقاطع الفيديو منتك رادار
كثافة الحامل تمنح الذراع ميزة كبيرة
فحص التقييم أعباء العمل التي تتضمن أدوات برمجية، وتنفيذ المهام المستقلة، واسترجاع المعلومات، ودعم خدمة نموذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك Terminal-Bench 2 و SWE-bench.
عبر الاختبارات السبعة، الذراع المعالج حققت معدل أداء متوسط قدره 1.99x ، مع نتائج فردية تتراوح من 1.43x إلى 3.19x مقارنة مع EPYC 9755 من AMD.
تأتي الميزة النموذجية جزئيًا من الاختلافات في استهلاك طاقة الخادم، مما يسمح لمزيد من أنظمة Arm ضمن نفس تخصيص الكهرباء.
يمكن أن يستوعب حامل بقدرة 24 كيلووات ما بين 21 إلى 23 خادمًا لوحدة المعالجة المركزية AGI ، مقارنةً بـ 13 نظامًا ثنائي المقبس EPYC 9755.
يوفر هذا التكوين ما بين 5712 و5888 نواة مادية لـ Arm ، مقارنة بـ 3328 نواة لـ AMD ، على الرغم من أن المقارنة تعتمد على افتراضات الطاقة المقدرة.
تتراوح طاقة الخادم الفردي من 950 إلى 1050 واط لأنظمة Arm ، بينما تحمل تكوينات AMD ثنائية المقبس استهلاكًا مقدرًا يبلغ 1700 واط.
عبر فئات أعباء العمل، سجلت شركة Arm مزايا على مستوى الرفوف بمتوسط 1.7x للأدوات، و2.0x لسير العمل الوكيل، و2.2x للاستدلال والتخطيط.
ويقدر التقرير أيضًا أن عمليات قاعدة البيانات والبحث عن المتجهات قد تتطلب رفوفًا أقل بنسبة 30% إلى 35% لأحمال عمل المعالجة المكافئة.
إنشاء وضع الحماية بشكل أسرع وتحدي x86
تم إجراء اختبار منفصل لمقارنة معالج Arm مع معالج AMD’s EPYC 9965 باستخدام Sandbench ، الذي يقيس الوقت اللازم لإنشاء بيئات تنفيذ معزولة.
يبدأ الذراع المكتمل على البارد بشكل أسرع بنسبة 45%، ويبدأ التشغيل الدافئ بشكل أسرع بنسبة 27%، والسيناريو الأسوأ في ظل زيادة الاشتراك بمقدار أربعة أضعاف أسرع بنسبة 41%.
هذه التحسينات مهمة لأن وكلاء الذكاء الاصطناعي يقومون في كثير من الأحيان بإنشاء بيئات تنفيذ أثناء الوصول إلى الخدمات وتشغيل التعليمات البرمجية ومعالجة المعلومات.
يمكن أن يؤدي الإعداد الأسرع إلى تقليل حالات التأخير، على الرغم من أن النتائج لا توضح مكاسب مكافئة عبر كافة التطبيقات أو كاملة مركز البيانات عمليات النشر.
قال محمد عوض، نائب الرئيس التنفيذي لشركة Arm لـ Cloud AI: “تحتاج الصناعة إلى قياس مدى جودة تعامل الأنظمة مع وكلاء العمل المكتملين فعليًا”، واصفًا الحاجة إلى تقييم الأداء الخاص بأعباء العمل.
طورت الشركة إطار التقييم الخاص بها بدعم من Fujitsu و Meta و OpenAI ، بينما تحققت Signal65 بشكل مستقل من نتائج المعالج المبلغ عنها.
واعترفت شركة Arm أيضًا بأن إجراء المزيد من الاختبارات على أنظمة الإنتاج النهائية من شأنه أن يغطي أعباء العمل الإضافية والمقارنات التنافسية.
ل AMD و إنتلتشير النتائج إلى أن الخوادم المستندة إلى Arm يمكن أن تتحدى البنية التحتية x86 في عمليات نشر الذكاء الاصطناعي الوكيل حيث تحد حدود طاقة الحامل من قدرة الحوسبة.
يمكن أن يتيح الأداء العالي على مستوى الحامل للمشغلين استيعاب المزيد من أعباء عمل الذكاء الاصطناعي ضمن مخصصات الطاقة الحالية.
ومع ذلك، فإن المعيار لا يثبت أن Arm سوف يتفوق على x86 عبر الحوسبة ذات الأغراض العامة أو يبرر استبدال الخوادم الموجودة عبر مراكز البيانات بأكملها.
سوف يؤثر توافق البرامج وتكاليف النشر وظروف التشغيل في العالم الحقيقي على ما إذا كانت الميزة النموذجية ستترجم إلى اعتماد أوسع.
اتبع TechRadar على أخبار جوجل و أضفنا كمصدر مفضل للحصول على أخبار الخبراء والمراجعات والآراء في خلاصاتك.
