Почему крупнейшие облачные провайдеры создают собственные процессоры

Крупнейшие гипермасштабные компании США всё активнее переходят к самостоятельной разработке процессоров, стремясь создать инфраструктуру, идеально соответствующую их уникальным требованиям. Такой подход позволяет не просто наращивать производительность дата-центров, но и полностью контролировать архитектуру вычислений на всех уровнях. Ведущие игроки облачного рынка инвестируют значительные ресурсы в создание собственных CPU, построенных на архитектуре Arm, что символизирует важный поворот от универсальных решений к глубокой кастомизации аппаратной базы.

Процессоры, создаваемые внутри компаний, больше не привязаны к универсальности — вместо этого они нацелены на решение конкретных задач, характерных именно для данного провайдера. Это даёт возможность устранить избыточные функции, оптимизировать энергопотребление, повысить плотность размещения и упростить масштабирование. Причина такого сдвига кроется не только в желании сократить расходы за счёт отказа от сторонних наценок производителей. Куда важнее — получить систему, полностью оптимизированную для нужд определённой вычислительной платформы. Как подчёркивают представители Arm, это стратегическое решение позволяет строить архитектуру, изначально адаптированную под конкретные типы нагрузки, а не подгонять инфраструктуру под возможности универсального CPU.

Кроме того, кастомизация затрагивает не только центральные процессоры. Современные гиперскейлеры создают и собственные ИИ-ускорители, и специализированное сетевое оборудование, что обеспечивает бесшовную интеграцию всех компонентов. Это даёт полный контроль над вычислительным стеком — от кремния до программного обеспечения — и позволяет добиться максимальной эффективности при минимальных затратах ресурсов. В итоге компании получают не просто оборудование, а конкурентное преимущество, выраженное в скорости обработки данных, энергоэффективности и управляемости на масштабах, где каждый процент производительности имеет значение.

Эффективность и снижение совокупной стоимости владения (TCO)

Собственные чипы обеспечивают компаниям весомое финансовое преимущество. Совокупная стоимость владения снижается не только за счёт экономии на марже, но и благодаря снижению операционных расходов — прежде всего за счёт энергоэффективности. Более высокая плотность вычислений при том же уровне энергопотребления позволяет использовать меньше физических серверов, снижая нагрузку на инфраструктуру.

Архитектура Arm особенно привлекательна благодаря своему сочетанию производительности и энергоэффективности, зрелой экосистеме ПО и гибкости в проектировании. Несмотря на то что такие компании, как Ampere, тоже производят Arm-процессоры, гиперскейлеры часто предпочитают создавать собственные чипы, точно соответствующие их нуждам.

Вместо того чтобы подстраивать дата-центр под готовый процессор, крупнейшие облачные игроки подстраивают процессор под требования центра обработки данных — находя оптимальный баланс между всеми техническими параметрами.

Оптимизация всей системы с помощью Arm Total Design

Около половины всех CPU в дата-центрах принадлежат гиперскейлерам, остальная часть распределена между другими приложениями. Для компаний, не обладающих необходимыми масштабами или бюджетом для создания собственных чипов, Arm предлагает такие инициативы, как Compute Subsystems (CSS) и Total Design. Эти программы направлены на упрощение и демократизацию проектирования кастомных чипов.

Работая с широкой экосистемой партнёров, Arm снижает финансовые и технические барьеры. В продаже даже имеются готовые чиплеты, которые позволяют небольшим компаниям собирать системы-на-чипе без необходимости начинать с нуля. Программа Total Design объединяет IP-поставщиков, производителей чипов, фабрики и разработчиков САПР, чтобы обеспечить совместимость и готовность CSS-шаблонов к быстрой интеграции в производственные процессы.

Развитие программной экосистемы

По прогнозам Arm, к концу 2025 года её архитектура будет использоваться почти в половине всех процессоров, установленных в дата-центрах, что станет резким скачком по сравнению с 15% всего годом ранее. Это свидетельствует о серьёзном перераспределении сил на рынке, где ранее доминировала архитектура x86. Несмотря на появление альтернатив, таких как RISC-V, их способность конкурировать с Arm по-прежнему ограничена — в первую очередь из-за менее развитой программной базы и отсутствия зрелой поддержки со стороны ключевых игроков отрасли.

Экосистема Arm развивалась годами, и сегодня она представляет собой не просто набор аппаратных решений, а полноценную платформу, вокруг которой выстроены инструменты, операционные системы, библиотеки, фреймворки и целые цепочки поставок. Масштабная поддержка со стороны крупных облачных провайдеров — гиперскейлеров — ещё больше ускорила её распространение и внедрение. Теперь вопрос совместимости звучит уже не как "можно ли использовать Arm для запуска нужного ПО", а как "насколько эффективно оно работает именно на Arm".

Компании привлекает уникальный баланс, который Arm предлагает: высокая производительность сочетается с низким энергопотреблением, что особенно актуально для задач в облаке и масштабируемых вычислений. При этом архитектура остаётся гибкой, позволяя клиентам адаптировать решения под конкретные рабочие нагрузки, будь то ИИ, аналитика, рендеринг или распределённые базы данных. Всё это делает Arm не просто альтернативой, а всё более очевидным выбором для современных дата-центров, стремящихся к эффективности, надёжности и контролю над инфраструктурой.

ИИ-ускорители — следующий рубеж?

Arm уже разработала нейропроцессоры для решений в сфере IoT и edge-устройств под брендом Ethos, но пока остаётся вопрос, появится ли полноценный ИИ-ускоритель для дата-центров. Хотя текущие NPU не подходят для задач HPC, исследования в этом направлении продолжаются, и возможности на будущее активно изучаются.

Тем временем растущий спрос на ИИ-вычисления подстёгивает расширение Arm-решений. От собственных облачных CPU до процессоров Nvidia Grace, ориентированных на ИИ-нагрузки, присутствие Arm в дата-центрах стремительно растёт. Поскольку вся программная инфраструктура для будущих ИИ-систем адаптируется под эффективную работу на Arm, компания получает значительное преимущество в гонке за определение будущего гипермасштабных вычислений.