შედეგი შვიდი დატვირთვისა და სერვერების ენერგომოხმარების მოდელირებას ეფუძნება
Arm says its AGI CPU delivers nearly 2X the performance per rack of AMD EPYC 9755 in new agentic AI CPU tests
წყარო: Toms Hardware. ქართული თარგმანი — შიკრიკი.

ტექსტი ავტომატურად ითარგმნა. წყარო: Toms Hardware.
Signal65-ის დამოუკიდებელმა ანალიზმა, რომელიც Arm-მა შეუკვეთა, შედეგები გადაამოწმა. თუმცა, ისინი AGI CPU-ს აგენტური ხელოვნური ინტელექტისთვის საერთო ლიდერად არ ადგენს, რადგან მხოლოდ შერჩეულ პროცესორებს, დატვირთვებსა და კონფიგურაციას ეხება. გამოყენებულია Arm-ის მეთოდოლოგიაც, რომელიც კომპანიას წარმადობის შეფასების ახალ სტანდარტად მიაჩნია. AMD და Intel კი პრეტენზიებს სხვა ტესტების საფუძველზე აყენებენ.
აგენტური ხელოვნური ინტელექტი თანამედროვე მონაცემთა ცენტრებში პროცესორების როლს ცვლის და მათგან რთული, მრავალსაფეხურიანი სამუშაოების შესრულებას მოითხოვს. ამაჩქარებლის მიერ შესრულებული ინფერენსის გარდა, ხელოვნური ინტელექტის აგენტები ხელსაწყოებს იყენებენ, მონაცემებს იღებენ და იზოლირებულ გარემოში მდგომარეობას ინარჩუნებენ. პროცესორი ამ ხელსაწყოებს ამუშავებს, მონაცემთა ბაზისა და API-ის მოთხოვნებს ემსახურება, მონაცემებს ამზადებს და ამაჩქარებლების მუშაობას კოორდინაციას უწევს.
Arm-ის აზრით, პროცესორის წარმადობას სულ უფრო მეტად განსაზღვრავს სასარგებლო სამუშაო, რომელსაც სისტემა სწრაფი რეაგირების შენარჩუნებით ასრულებს. ბევრი აგენტის ერთდროულ მხარდაჭერას მცირე სარგებელი მოაქვს, თუ მათი მუშაობა ნელდება ან ამაჩქარებლები პროცესორს ელოდებიან. განთავსებული აპარატურის რაოდენობას ენერგია, გაგრილება და ფიზიკური სივრცეც ზღუდავს. ამიტომ შეფასება მთელ სადგარსაც უნდა მოიცავდეს.
Arm-ის შემოთავაზებული მეთოდოლოგია წარმომადგენლობით დატვირთვებს, განმეორებად გაზომვებსა და საბოლოო შედეგების მიხედვით შემოწმებას ეყრდნობა. ის ადგენს აგენტის მიერ გამოყენებულ ხელსაწყოებსა და სერვისებს, კონტროლირებულ პირობებში მათ პროცესორულ წარმადობას ზომავს და ამოწმებს, აუმჯობესებს თუ არა ეს აგენტის მიერ დავალების შესრულებას. მაგალითად, მონაცემთა ბაზის ტესტი ტრანზაქციების სიჩქარეს ადგენს. სრული შეფასება კი ამოწმებს, აუმჯობესებს თუ არა მონაცემებზე სწრაფი წვდომა შესაბამის სამუშაო პროცესს.
განმეორებადობის უზრუნველყოფა რთულია, რადგან აგენტმა ყოველი გაშვებისას განსხვავებული ბრძანებები ან გზა შეიძლება აირჩიოს. შეფერხებებს მოდელის ინფერენსი და დისტანციური სერვისებიც იწვევს. Arm-ი პროცესორის წარმადობის ამ ცვალებადობისგან გამოსაყოფად ჩაწერილი მოქმედებების გამეორებას გვთავაზობს. კომპანიის დოკუმენტი გაზომვების შერჩევისა და განმარტების ჩარჩოს ადგენს, ხოლო შეთანხმებული ტესტებისა და შეფასების სისტემის შემუშავებას ინდუსტრიას უტოვებს.
Arm-მა AGI CPU და AMD EPYC 9755 შვიდ დატვირთვაზე გამოსცადა. ისინი ხელსაწყოებს, აგენტურ სამუშაო პროცესებს, მსჯელობასა და დაგეგმვას მოიცავდა. გამოყენებული იყო Sandbench-იც, რომელიც აგენტების იზოლირებული გარემოს შექმნის დამატებით დანახარჯს ზომავს.

Russian military satellite closes from 200 miles to 3 miles of US radar craft aiding Ukraine
იზოლირებულ კონტეინერებში 72 ტიპის აგენტური დავალება, ერთდროულად 128 ასლი
vLLM-ის შედეგი მოდელის შესრულების გარშემო პროცესორის მუშაობას ზომავს და არა GPU-ს ინფერენსის გამტარუნარიანობას. ანალოგიურად, ანგარიშის კატეგორია „მსჯელობა და დაგეგმვა“ დამხმარე პროცესორულ დატვირთვებს აერთიანებს და მოდელის მსჯელობის უნარს არ აფასებს.
აპარატურის ხელმისაწვდომობის გამო Arm-მა AGI CPU-ს ორი კონფიგურაცია გამოიყენა. Terminal-Bench 2-სა და SWE-bench-ის გამეორებისთვის კომპანიამ 128-ბირთვიანი, 2,8 გჰც სიხშირის ჩიპი და DDR5-7200 გამოიყენა. დანარჩენ ხუთ დატვირთვაზე 136-ბირთვიანი, 3,2 გჰც სიხშირის ჩიპი და DDR5-8000 გამოცადა. AMD-ის სისტემა ერთ 128-ბირთვიან EPYC 9755-სა და DDR5-6400-ს იყენებდა. ორივე პლატფორმაზე ერთნაირი სატესტო სკრიპტები, თუმცა განსხვავებული პროგრამული გარემო გამოიყენეს.
ჩიპის დონეზე AGI CPU-მ შვიდიდან ხუთ ტესტში გაიმარჯვა. EPYC 9755-თან შედარებით, Arm-მა Terminal-Bench-ზე 9%-ით, SWE-bench-ზე 13%-ით და fastText-ზე 97%-ით უკეთესი შედეგი აჩვენა. თუმცა MySQL-ისა და Milvus-ის გამტარუნარიანობაში, შესაბამისად, 12%-ით და 5%-ით ჩამორჩა. შვიდი ნორმალიზებული თანაფარდობის მიხედვით, AGI CPU-ს საშუალო უპირატესობამ ერთ ჩიპზე 20%, ანუ 1,20-ჯერ შეადგინა.
სადგარის დონეზე Arm-ის მოდელირებული წარმადობა AMD-ის მაჩვენებელს საშუალოდ 1,99-ჯერ აღემატებოდა და შვიდივე დატვირთვაში წინ იყო. მოდელი 128-ბირთვიანი Arm-ის სერვერისთვის 950 ვატს, 136-ბირთვიანისთვის 1 050 ვატს, ხოლო AMD-ისთვის 1 700 ვატს ითვალისწინებს. ეს მონაცემები მეხსიერებასა და სხვა კომპონენტებსაც მოიცავს. 24 კვტ სიმძლავრის სადგარის დაახლოებით 8% ქსელისა და ენერგიის განაწილებისთვის გამოიყო. დარჩენილი სიმძლავრე 23 ან 21 Arm-ის სერვერს, ან 13 AMD-ის სერვერს ჰყოფნის.
SWE-bench-ზე ერთ სადგარზე 2,00-ჯერ უკეთესი შედეგი ჩიპის დაახლოებით 1,13-ჯერ უპირატესობის 23/13-ზე გამრავლებით მიიღეს. ზრდა იმით აიხსნება, რომ იმავე ენერგეტიკულ ბიუჯეტში მეტი სერვერი თავსდება. პროგნოზი მთლიანად შევსებული ორი სადგარის გამტარუნარიანობის გაზომვას არ ეფუძნება.
Arm-ის მოდელი AMD-ის სერვერებს დაახლოებით ორჯერ მეტ ოპერატიულ მეხსიერებას ანიჭებს: დაახლოებით 2 ტბ-ს, Arm-ის 1 ტბ-სთან შედარებით. თითო აპარატურულ ნაკადზე 4 გბ გამოიყო. AMD-ის თითო ბირთვი ორ ნაკადს, Arm-ის კი ერთს უჭერს მხარს. ამიტომ მეხსიერებისთვის განკუთვნილი სიმძლავრე AMD-ის შემთხვევაში 336 ვატია, Arm-ისთვის კი 192 ვატი. ფიზიკურ ბირთვზე თანაბარი მეხსიერების გამოყოფისას Arm-ის საშუალო უპირატესობა 1,99-დან დაახლოებით 1,81-ჯერამდე შემცირდა.
Signal65 დისტანციურად დააკვირდა ტესტებს და საწყისი ჟურნალები, შედეგები, სკრიპტები და კონფიგურაციები შეისწავლა. ცალკე ჯგუფმა გამოთვლები საკუთარი კოდით გაიმეორა და შვიდივე შედეგი 0,5%-ის ფარგლებში აღადგინა. თუმცა Signal65-ს საკუთარ ლაბორატორიაში აპარატურული ტესტი არ გაუმეორებია. მან BIOS-ისა და მეხსიერების პარამეტრები დამოუკიდებლად მხოლოდ EPYC 9965 სისტემაზე დაადასტურა. Arm-ისა და EPYC 9755-ის სისტემებზე ეს მონაცემები შესამოწმებლად ხელმისაწვდომი არ იყო. პროგრამულ განსხვავებებთან ერთად, ეს ხარვეზები პროცესორებისთვის შედეგების ზუსტად მიკუთვნების შესაძლებლობას ამცირებს.
AMD ერთ ვატზე, დოლარსა და სადგარზე აგენტების რაოდენობას უსვამს ხაზს. EPYC 9006-ის გვერდზე კომპანია პროცესორის ხელმისაწვდომ ნაკადებს აგენტების ტევადობის მიახლოებით მაჩვენებლად იყენებს. ცალკე ანალიზში AMD 100 კვტ სიმძლავრის სადგარს მოდელირებს და ექვსი ინფრასტრუქტურული დატვირთვის გეომეტრიული საშუალოთი EPYC 9965-ისთვის Nvidia Vera-სთან შედარებით 2,37-ჯერ მაღალ წარმადობას აცხადებს.
Nvidia კი Vera-ს ერთნაკადიან წარმადობასა და მეხსიერების გამტარუნარიანობაზე ამახვილებს ყურადღებას. კომპანიის თქმით, 256 პროცესორის მქონე სადგარი 22 500-ზე მეტ ერთდროულ პროცესორულ გარემოს უჭერს მხარს. ეს მაჩვენებლები სხვადასხვა რამეს აღწერს და კონკრეტულ უპირატესობას პირდაპირ არ ადასტურებს. მწარმოებლების მეთოდოლოგიები დატვირთვებით, ენერგომოხმარების ვარაუდებითა და გაერთიანების წესებით განსხვავდება. ამჟამინდელი შედარება AMD-ის მეხუთე თაობის, 128-ბირთვიან „Turin“ პროცესორს ეხება. კომპანიამ წელს აგენტური ხელოვნური ინტელექტისთვის განკუთვნილი მეექვსე თაობის EPYC 9006 „Venice“ გამოუშვა.
შეადარე თარგმანი გამოცემის ორიგინალურ ტექსტს.
გამოქვეყნდა 19 ოქტომბერი, 2026
Typo-squatting attacks with major domains are still viable

Game decompilation hub freezes leaderboard after AI turns progress into a hollow numbers game amid explosion of 'AI slop'

WhatsApp Help Pages Leaked Hidden Instructions for a Meta Chatbot

Major European mobile carriers are teaming up for a ‘direct’ satellite program without Starlink

A hacker broke into John Deere and SharkNinja with an army of AI agents
კომენტარი (0)
გაგვიზიარე შენი აზრი.
კომენტარები ავტომატურად მოწმდება.
აზრის გასაზიარებლად შექმენი ანგარიში ან შედი.
კომენტარები ჯერ არ არის. დაწერე პირველი.