这家半导体公司专注于支持云原生 AI 应用程序开发，提高规模化性能并消除“嘈杂邻居”。
译自 Inference Is Table Stakes. That's a Good Thing for Ampere，作者 Alex Williams。
巴黎 — 基于 ARM 架构制造 CPU 的制造商 Ampere 正在利用 推理 作为一大亮点，让人们了解其存在。AI 训练 是一个批处理工作流，但推理在以 AI 为重点的应用程序开发中至关重要。所有应用程序最终都需要推理才能保持微调和更新。
Ampere 的亮点是什么？云原生是其中之一，此外还有其性能以及它对虚拟机可能带来的嘈杂邻居问题的看法。
Ampere 是一家半导体公司，由英特尔高管创立，由 首席执行官 Renée James 领导。它为云服务和构建其基础设施的公司制造芯片。其客户包括所有主要云提供商，但 Amazon Web Services 除外，后者拥有类似的技术 Gravitron。
Ampere 的故事围绕 开源 展开，以及在不使用 NVIDIA 和集成其 CUDA 库（将 GPU 与软件集成的必需软件）的情况下在其架构上运行任何工作负载的能力。
“因此，重点在于启用整个开源生态系统，” Victor Jakubiuk，Ampere 的 AI 副总裁，在巴黎举行的 KubeCon CloudNativeCon Europe 上告诉 The New Stack。
推理在规模上很重要
Jakubiuk 说，PyTorch 和 TensorFlow 等开源 框架 在纯 CPU 上高效运行推理。它们专门针对推理进行优化，以确保在运行时为这些 AI 模型生成的代码对其 CPU 来说是最佳的，并且可以同时跨多个服务器进行扩展。
Jakubiuk 说，推理效率在规模上很重要。
他说：“如果对于 AI 训练，你训练了一个模型，它可能很昂贵。” “但是一旦你有了这个模型，一旦你投入部署，你实际上会将它乘以 10 倍、100 倍、1000 倍，因为你在大规模部署它。当你将它乘以 1000 倍时，你可能遇到的任何低效率都会乘以 1000 倍。同时，任何效率提升都会显著增加。”
通过结合软件和硬件优化，客户可以为其数据中心提供的每瓦特能源获得更好的性能，因此，云中的最终用户可以获得更好的总体拥有成本 (TCO)。
Jakubiuk 说，有三个核心用例：
- 计算机视觉工作负载：处理视频和图像的任何内容。
- 推荐引擎：例如，电子商务推荐引擎。
- 大型语言模型 (LLM)：处理文本以生成文本，或尝试理解文本。Ampere 对 Mistral 和 Llama 等开源模型表现出了特别的兴趣。
首先，CPU 的原始性能及其大量的内核使其适合与 LLM 一起使用。下一步是每瓦性能方面的 TCO。Jakubiuk 说，这是一个优势，它让 Ampere 的 CPU 优于 GPU。如果你运行组织的数据中心，这会产生差异；电力几乎在所有地方都是一个问题。随着数据中心需要大量电力，最大化性能变得至关重要。
Jakubiuk 说，Ampere CPU 运行超过 128 个内核。它们可以在没有任何嘈杂邻居问题的情况下运行任何工作负载，避免了 x86 CPU 在运行虚拟机时出现的性能限制问题。一台虚拟机可能会变得计算密集型，而另一台虚拟机可能正在运行数据库或繁重的工作负载，由于热量和电源问题，这会降低 x86 CPU 的性能。Ampere 重新设计了 CPU 以避免嘈杂邻居的问题。
Jakubiuk 说，Ampere 提供开箱即用的推理。由 GPU 训练的模型在 Ampere 上运行，建议使用 TensorFlow 或 PyTorch。三个核心 AI 框架在 Ampere 的 CPU 上运行：TensorFlow、PyTorch 和 Onyx。它们专注于为开源社区提供支持，以及来自 Hugging Face 和使用 Jupyter Notebook 上的 VM 构建的模型等来源。
“值得一提的两个模型是 LLaMA 和 MiSTRAL，因为它们迄今为止是最流行的模型，”Jakubiuk 说。“它们的运行性能非常好，尤其是在每瓦性能方面。正如我所说，对于 LLaMA，每花费一美元，你最多可以获得 80% 的性能提升，而不是在 GPU 上运行它们。”
Janakiram MSV，长期分析师，也是 The New Stack 的常客，表示推理将成为应用程序开发的关键，类似于 API 的重要性。代理将从推理中出现，这将通过检索增强生成 (RAG) 开发。
这将导致云原生社区代理的新兴，他表示这将在今年和 2025 年成为焦点。
“每个可观察性公司都将拥有自己的代理，该代理可以发现异常、执行根本原因分析并使用此数据来实施 RAG，” Janakiram 说。
代理——讨论的中心都是代理。它们将会出现在谷歌生成搜索等消费者技术和整个企业中。随着推理逐渐成为大型和小型公司的基本策略，这非常适合 Ampere。
