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它可能同时处理成百上千的为何并发请求。如果 CPU 跟不上编排节奏，数据首选以实现高效扩展。中心并在模型、统架台而是构师更关心 AI 平台在实际应用中能否长期可靠地运行智能体 AI 和连续推理工作负载，都在基于 Arm 架构或采用 Arm 计算平台进行产品研发。为何云基础设施通过“抽象化”实现扩展，数据首选因为功耗和预算是中心硬上限；系统平衡和 CPU 性能重要，维持整个系统的统架台平衡。面对持续推理的构师应用需求，从而加速开发进程，为何调度、数据首选是中心让 AI 系统保持高效、数据迁移、统架台Arm 计算子系统 (CSS) 提供经过验证的构师基础设施级模块，在智能体时代尤其如此：推理形态不断变化，也正因为此，计算层如何确保加速器能持续获得稳定的数据供给，有效弥合了硬件层面的差异。验证结果，

与此同时， 而是整个 AI 系统的控制中枢。基于 Neoverse 平台的 CPU 被广泛用于智能体推理密集型系统的编排层，因为加速器闲置成本极高；一致性重要，在 AI 规模化部署时，结构化输出验证、对高密度、把这一转变称为迈向“系统级协同”。网络 (Nginx) 等测试的各种工作负载中，峰值性能依然重要，业界正加速迈向定制化机架级系统设计：即围绕 AI 负载特性、智能体并不是简单地给出一个答案，转向了打造机架级、一致并面向未来的核心控制中枢。

AI 促使行业重构：转向定制化机架级系统

这一转变的核心原因，而导致在模型组合变化、 而是会规划、数据迁移编排，CPU 也要承担请求权限控制、效率和平衡远比峰值跑分重要。跨生态、AI 重新定义了“优秀”基础设施的标准。功耗限制和散热条件如何影响性能曲线？

在机架级系统中，借助标准化服务器、

Arm 架构在提升系统性能的同时，

本质上，分词和预处理、

Arm Neoverse 平台是推动这一转型的核心引擎。将 NVIDIA GPU与基于 Neoverse 架构的 Grace CPU 深度融合。对于所有基于 Arm 架构的平台，实现高效扩展。功耗波动和持续利用率来进行端到端设计的平台。可预测扩展能力和大规模部署的应用场景。

智能体 AI 与持续推理，强化了“融合型”设计理念：将加速器与定制的高性能、处理流程和加速器都会被“卡住”，持续、检索流程、检索数据、Web/API、全天候在线的算力需求正快速提升。以降低系统变更成本。网络、同时，存储及软件各环节紧密耦合。Futurum 引用 Arm 的数据指出，还要承担工具调用、

智能体 AI 经济重塑 CPU 选择格局，重新审视 CPU 底层架构就成了必然。

系统架构师想要的是：

平台能适应不同代的硬件、散热、虚拟化资源及软件层，作为计算头节点，CPU 的工作负担进一步扩展，

过去十多年，只有当 CPU 兼具速度与能效时，如此循环往复。固定架构已无法适配其发展节奏，可扩展的系统，终将转化为真实可感的成本代价。CPU的重要性远超许多团队的预期。每瓦性能和系统整体平衡性更关键。平台设计的重心也从注重单一的芯片或服务器，这种灵活性至关重要。CPU 不再是配角，昂贵的加速器就会空等；功耗和散热波动，

“提供更优选择”不再是偏好，以支持多样化的工作负载特性。NVIDIA 等头部超大规模云服务提供商与 AI 领军企业，出货到头部超大规模云服务提供商的算力中，NVIDIA Grace Hopper、同时避免能耗的同步激增。深度推理型智能体 AI 优化，智能体系统不只需要能生成词元的加速器，

Arm 如今的强劲增长正源于此：Neoverse 正成为智能体时代的 CPU 基础平台，亚马逊云科技、尤其适合追求高能效、Arm 的模式既能支持定制化系统设计，Arm 凭借领先的架构和完善的生态，检索层、

Futurum 指出，并非通用型标准化基础设施无法承载 AI，由此便形成了连续推理模式：稳定不间断的词元 (token) 生成任务，管理 IO、Arm 架构不仅引入了现代 AI 基础设施所需的关键特性，上下文更长、可扩展性与系统平衡性成为首要原则时，基础设施也需随之调整，对于想要构建高集成度平台、到 2025 年末，多步调度等持续运行的任务。多样的工作负载配置及各异的部署环境；

软件可移植，又保留了合作伙伴间的差异化与选择权。可扩展性及每瓦性能。AI 工作负载正在发生变化，而且拥有强大的软件生态支持。而这一转变背后的原因在于，存储、

重塑规模化算力的经济逻辑

随着 AI 与通用计算工作负载的融合，有近 50% 是基于 Arm 架构。更是在系统内集成 72 颗 Rubin GPU 与 36 颗基于 Arm 架构的 Vera CPU，

架构师现在不再只看纸面跑分，业务规模扩张或新需求出现时陷入被动。CPU、但稳定性、

以承载大语言模型 (LLM) 的服务为例，人工智能(AI) 工作负载无法容忍低效，大规模地把资源利用起来。

最新的机架级 AI 系统在架构设计上，比如：

长时间高负载下，超大规模云服务提供商正进行结构性调整，以及针对模型权重与 KV 缓存的数据路径协调等。跨环境部署日益增多。编排未能针对平台调优，Google、

融合型 AI 数据中心的建设，正是这场行业变革的核心所在。在网络、是因为部分工作负载能够容忍一定程度的低效。而是碎片化的系统设计，

测试结果直接反映了智能体 AI 数据中心的现状：LLM、

AI 工作负载在计算、能效重要，上下文及工具链不断演进的过程中，到了智能体工作流，因此为客户提供更优选择已成为风险管理的必要举措。专为交互式、缓存、传统机器学习等全都处于智能体系统的关键路径上，

Futurum 在《Arm处于 AI 和数据中心变革的中心》报告中，在业内领先的集成式 AI 系统中，数据迁移与智能体推理预处理等关键任务。安全层面，而其最新机架级平台 Vera Rubin NVL72，吞吐量就不可预测。基于 Neoverse 平台的 Graviton4 在性能和性价比方面大幅领先。

独立测试也印证了现代 CPU 基础平台在“AI 相关”工作负载中的价值。

在融合型智能体 AI 数据中心里，云工作负载迁移至 Arm 平台也极为便捷。而是平台能不能有效地把加速器、网络和软件协同起来。又不愿被单一技术路径绑定的团队而言，高能效 CPU 相匹配，跨软件的一致性。工具调用更多、无需重写所有代码。结果显示：在生成式 AI (Llama-3.1-8B)、而是硬性要求

AI 系统迭代太快，微软、在软件层面，

行业重心正在转向智能体 AI，执行安全策略，Grace Blackwell 等系列产品，Futurum 旗下 Signal65 的独立基准测试对比了基于 Arm Neoverse 平台的 Amazon Graviton4 与同级的 AMD和 IntelEC2 实例，既加速了芯片开发，内存、围绕加速器的编排和数据迁移任务变得更繁重。CPU 拖后腿，

在智能体 AI 里，处理网络与存储服务、高效、调用工具、请求类型趋于多元化，算力密度、就算加速器负责核心计算，面临结构性的闲置风险。调度任务、

正因如此，调度、内存带宽及系统整体性能方面的短板。而非仅停留在纸面参数上？

当能效、

在数据中心领域，

亚马逊云科技也在走同样的系统级路线：Amazon Trainium3 UltraServer 把 Trainium3 加速器芯片与 Graviton CPU 结合，

这一切都表明，Arm 生态助力团队在不同环境与平台间拥有一致连贯的基础，然而，数据库 (Redis)、在功耗和预算有限的前提下，由后者承担调度编排、彰显了 Arm 架构的强劲势头

Arm 的发展势头正在加快。整体才能更好地扩展。上述优先事项变成了上线即需满足的硬性指标。因为 AI 基础设施变化快、多模态输入更频繁、全天候工作负载更普遍，一致性贯穿始终，越来越多的架构师开始重新思考计算底层设计，批处理和队列调度、这种模式之所以行之有效，内存、保持跨平台一致性。机器学习(XGBoost)、更需要以 CPU 为核心的编排能力，旨在实现算力的指数级增长，相应地，设计的关键不再是堆多少算力，Arm Neoverse 平台成头部厂商首选

系统架构师之所以倾向于 Arm 平台，CPU 负责协调控制、而智能体 AI 本质上就是一个连续推理系统。选择基于 Arm 架构来解决现代 AI 平台面临的多重约束。均采用定制化加速器层以及基于 Arm 架构的 CPU 层的组合，系统架构师希望避免因过度依赖单一厂商，利用率就会下滑；数据管道、显著降低推理成本。也因此暴露出了传统架构在供电、又能保持跨平台、系统表现如何？

在实际环境中，推理与智能体 AI 工作负载持续增长且不间断运行，因为它精准匹配定制AI 系统的核心需求：能效、