隨著人工智能 (AI) 工作負(fù)載在復(fù)雜性和規(guī)模方面的激增，傳統(tǒng)的系統(tǒng)級芯片 (SoC) 模式正面臨三重挑戰(zhàn)——能效低下、性能瓶頸和產(chǎn)品上市時間延長。頭部云服務(wù)提供商曾主導(dǎo)的單芯片設(shè)計領(lǐng)域已無法滿足現(xiàn)代 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展需求。

在即將于下周拉開帷幕的 2025 年 OCP 全球峰會上，Arm 將重點聚焦一大轉(zhuǎn)變：由Arm 計算子系統(tǒng) (Compute Subsystems, CSS)和芯粒系統(tǒng)架構(gòu) (Chiplet System Architecture, CSA)所賦能的芯粒創(chuàng)新，正為芯片提供商創(chuàng)造新的機遇，這些企業(yè)無需具備頭部云服務(wù)提供商的規(guī)模，也可構(gòu)建 AI 優(yōu)化的設(shè)計。

從單芯片到模塊化 AI 芯片

多年來，全定制 SoC 主導(dǎo)著高端 AI 基礎(chǔ)設(shè)施。計算單元、內(nèi)存控制器、互連系統(tǒng)和加速器等都集成在一個單晶粒 (die) 上。雖然這種設(shè)計可確保嚴(yán)格的控制，并帶來性能優(yōu)勢，但也存在顯著的利弊權(quán)衡，包括：

隨著工藝節(jié)點不斷突破極限，功耗和散熱成本持續(xù)上升；

大型異構(gòu)模塊的驗證和確認(rèn)相對復(fù)雜；

設(shè)計、工具開發(fā)和制造的交付時間長。

而采用芯粒技術(shù)的計算，則通過將系統(tǒng)分解為更小的專用晶粒（包括計算、內(nèi)存、I/O、加速器），讓 SoC 架構(gòu)師和設(shè)計人員能夠靈活搭配組件，并按需擴展，以實現(xiàn)產(chǎn)品的快速迭代。目前，這種模塊化仍有其局限性，例如設(shè)計的碎片化、標(biāo)準(zhǔn)化互連的缺乏、IP 復(fù)用的挑戰(zhàn)，以及較大的前期風(fēng)險和成本。

解題關(guān)鍵：Arm CSS 和 CSA 模式

Arm 正通過兩個基本框架彌合差距：

CSS：這是一套整合了經(jīng)過預(yù)先驗證的高性能 IP 構(gòu)建模塊的計算子系統(tǒng)，涵蓋計算核心、AI 加速器、內(nèi)存子系統(tǒng)等，其設(shè)計、驗證和性能特性已在真實或仿真芯片中得到驗證。通過使用 CSS，設(shè)計人員無需從頭開始打造每個模塊，也無需再次驗證其可行性；而能直接利用成熟且經(jīng)優(yōu)化的組件。

CSA：這是一個開放且以標(biāo)準(zhǔn)為導(dǎo)向的架構(gòu)，用于實現(xiàn)芯粒在不同供應(yīng)商間的互連、通信與集成。CSA 定義了電氣、物理和協(xié)議層的兼容性，以便不同來源的 IP（例如，來自合作伙伴 A 的加速器和來自代工廠 B 的內(nèi)存晶粒）可以在共享平臺上可靠地進行互操作。

CSS 和 CSA 讓 Socionext、Rebellions 等芯片提供商實現(xiàn)定制的 AI 優(yōu)化芯片，其性能可媲美頭部云服務(wù)提供商的設(shè)計方案，與此同時所承擔(dān)的風(fēng)險更低、開發(fā)周期更短，且靈活性更高。芯片提供商可根據(jù)其具體的工作負(fù)載需求（如視覺模型、推理引擎和多租戶實例）靈活選擇計算模塊、加速器、內(nèi)存類型及集成路徑，而非受制于單片設(shè)計的權(quán)衡取舍中。

OCP 助力加速行業(yè)發(fā)展

開放計算項目 (Open Compute Project, OCP) 長期以來是開放硬件協(xié)作、模塊化和高效率的核心陣地，這些原則與芯粒技術(shù)的革新密切相關(guān)。在 2025 年 OCP 全球峰會上，Arm 不僅將展示其技術(shù)理論架構(gòu)，還會通過實際案例，生動呈現(xiàn)云服務(wù)提供商、OEM 廠商和芯片提供商如何結(jié)合使用 CSS 和 CSA，打造面向未來需求的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施。

OCP 合作伙伴所獲得的主要優(yōu)勢包括：

靈活性：針對特定區(qū)域的功耗、散熱或可靠性限制，靈活定制芯片；

更低的總體擁有成本 (TCO)：通過供應(yīng)鏈可選性降低 TCO，即能夠從多家代工廠采購芯粒或晶粒，并隨著產(chǎn)量的擴大靈活組合晶粒，而非受制于單一供應(yīng)商；

更快的上市時間：經(jīng)過驗證的 CSS 模塊和標(biāo)準(zhǔn)化的互連使得大部分設(shè)計工作得以“預(yù)先完成”，從而實現(xiàn)更快速的原型設(shè)計、測試和部署。

業(yè)務(wù)影響及未來展望

對于 AI 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)者來說，無論是云服務(wù)提供商、OEM 廠商還是剛剛涉足 AI 領(lǐng)域的芯片公司，CSS 和 CSA 方法都能幫助他們實現(xiàn)以下的成果：

每瓦性能的提升：計算和內(nèi)存被置于最高效的位置，避免資源浪費。

設(shè)計風(fēng)險的降低：復(fù)用經(jīng)過驗證的 IP，以及利用標(biāo)準(zhǔn)互連技術(shù)。

供應(yīng)鏈彈性的提高：模塊化設(shè)計使更換供應(yīng)商、擴展晶粒產(chǎn)量或首選代工廠工藝節(jié)點變得更為可行。

設(shè)計周期的加速：設(shè)計周期的縮短能實現(xiàn) AI 模型、特性集和部署的快速迭代。

這不僅僅是芯片架構(gòu)，它更是 AI 時代企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務(wù)敏捷性的關(guān)鍵杠桿。

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在 2025 年 OCP 全球峰會上，Arm 將舉辦系列會議和技術(shù)簡報會，現(xiàn)場展示 CSS 和 CSA 的實際應(yīng)用。無論你是探索 AI 硬件未來的芯片設(shè)計人員、基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)師還是云服務(wù)提供商，這都為你突破現(xiàn)有局限、見證無限可能提供了絕佳契機。

數(shù)據(jù)中心的未來仰賴于各種規(guī)模的創(chuàng)新，Arm 始終致力于讓所有企業(yè)（不僅是頭部云服務(wù)提供商）都有打造定制 AI 芯片的能力！