作者：Arm 基礎設施事業部服務器生態系統開發總監 Bhumik Patel

人工智能 (AI) 為計算基礎設施帶來的快速轉型，進一步凸顯了優化各類工作負載的性能、效率和總體擁有成本的重要性。Arm 始終致力于滿足上述需求，Arm Neoverse 也因此迅速成為那些正在重新定義數據中心的技術領導者的首選平臺。行業中主要的云服務提供商通過采用基于 Neoverse 平臺的芯片方案，顯著提升了其性價比，包括阿里巴巴倚天、AWS Graviton、Google Axion、Microsoft Azure Cobalt 100 以及 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 上基于 Arm 架構的 Ampere 算力。

隨著基于 Arm 架構的云實例日益擴展，越來越多的用戶正從傳統平臺遷移至 Arm 平臺上。其背后的驅動力是對高能效、性能提升以及更多選擇的追求。與此同時，現代云原生 AI 軟件在 Arm 平臺上也運行得更為出色。上述這些因素還有助于降低總體擁有成本和減少碳足跡。隨著越來越多的開發者選擇基于 Arm 平臺構建應用，Arm 近期更新了多項云遷移資源，提供開發者所需的工具與知識。

多家企業已開始通過遷移其工作負載，來獲取這些優勢。例如，Uber 正將其覆蓋 5,000 多項服務的整個平臺遷移到基于 Arm 架構的主機上，以此獲得更高的性價比、最新 AI 優化的芯片的支持，并減少其整體碳足跡。與之前在 Google Cloud 上運行的工作負載相比，Spotify 在基于 Arm 架構的 Axion 上運行的性能提高了約 250%；Datadog 則已將其 70% 的工作負載遷移到基于 Arm 架構的 AWS Graviton 上。

加速云開發者的遷移進程

Arm 致力于為開發者提供全方位的支持和豐厚的資源，助力其無縫遷移至 Arm 平臺上，從而充分發揮 Arm 平臺在云端的優勢。基于精選的開發者切身經驗，Arm 建立了實用的開發者教程 Learning Path，以此針對不同的工作負載提供技術指導，并在開發者遷移的各個階段給予支持。現在，開發者也可以直接與 Arm 云遷移專家團隊交流，來獲得項目支持。

構建多架構環境曾意味著一定的復雜性，但如今已成為領先的云原生軟件開發者的默認設置。有關如何順利完成遷移過程并充分利用 Arm 平臺優勢的知識和示例正日益豐富，涵蓋從初始的工具和平臺準備的評估和規劃，到應用的構建與運行，再到最后的性能測試和優化等方面。

Arm 近期推出了以下向開發者提供的云遷移支持的更新內容，可滿足不同企業規模的需求：

Cloud Migration Resource Hub（云遷移資源中心）：開發者可使用此門戶訪問超過 100 個針對不同云平臺主要工作負載遷移的分步 Learning Path，從而獲取遷移常見工作負載的相關資源。此外，Arm Software Ecosystem Dashboard 可提供主要開源和商用軟件組件兼容 Arm 平臺的版本的最新信息。

社區支持：開發者可以在 Arm 活躍的專家生態系統中尋找問題答案，包括參與 Arm 專為遷移而設的 GitHub，以及加入 Arm Developer Program，來參加相關的網絡研討會、專家會議、獲取教程等。

面向企業場景的工程專家：Arm 的云遷移專家團隊隨時準備為開發者提供全方位幫助。開發者可與 Arm 的技術團隊直接交流，探討具體的 Arm 平臺遷移需求。

賦能全球開發者遷移至 Arm 平臺

這些更新能夠有力支持云開發者遷移至 Arm 平臺上，但這僅僅是 Arm 為確保其計算平臺能成為最開發者友好的平臺所做的工作之一。

需要遷移云端 AI 工作負載的開發者可以充分利用 Arm Kleidi 與最新一代熱門框架（如 PyTorch）的集成，無需采取任何額外步驟，即可自動受益于 Arm 平臺上 AI 性能的顯著提升。Arm 近期還發布了面向 GitHub Copilot 的 Arm 擴展程序，使基于 Arm 架構的技術更加易于獲取，簡化了向 Arm 架構的遷移進程，同時縮短了開發時間并降低了成本。

這些資源、工具以及由 2,000 多萬名開發者所組成的 Arm 軟件生態系統，為構建各種由 Arm 平臺驅動的工作負載奠定了基礎，包括網絡和應用服務器、容器化微服務、數據庫、數據分析、AI 和機器學習等。在賦能全球開發者充分釋放 Arm 平臺的性能、效率和可擴展潛力的進程上，Arm 邁出了激動人心的一步。相信未來 Arm 也將在這一方面取得更多進展，敬請期待！

相關資源

[1] Arm 云遷移資源：

https://www.arm.com/markets/computing-infrastructure/arm-cloud-migration

[2] AWS Graviton - 入門指南：

https://github.com/aws/aws-graviton-getting-started/blob/main/README.md

[3] Google Axion 處理器 - 入門指南：

https://cloud.google.com/products/axion

[4]基于 Microsoft Azure Cobalt 處理器的虛擬機：

https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/sizes/cobalt-overview

[5] OCI A1 - 入門指南：

https://www.oracle.com/cloud/compute/arm/