«ТУЗ в рукаве» архитектуры x86
Многие заказчики уже убедились, что классические серверные процессоры архитектуры x86 как основа для ИИ-вычислений излишне громоздки, соответственно на рынке процессоров для ИИ растет доля архитектуры ARM. Для оптимизации ИИ-вычислений в экосистеме x86 созданная AMD и Intel консультативная группа предлагает набор инструкций AI Compute Extensions – ACE (созвучно с ace – «туз»).
Главное устройство в составе сервера, решающего ИИ-задачи, – это, бесспорно, специализированный ускоритель, который по традиции продолжают именовать графическим процессором (хотя для генерации собственно компьютерной графики такие комплектующие сегодня применяются гораздо реже прежнего). Однако и центральный процессор имеет немалое значение – как узел, координирующий работу всех систем.
Особенно велика роль ЦП в составе сервера, функционирующего в ИИ-ЦОДе гиперскейлера: учитывая высокую плотность разнородных задач, с которыми должны справляться такие вычислительные системы, и крайне высокие накладные расходы (цена самого «железа», плата за электричество и воду и т. д.), очень важно, насколько уверенно центральный процессор справляется со специфическими для ИИ-расчетов нагрузками – а это прежде всего перенаправление плотных потоков данных от ГП в ОЗУ и обратно.
К настоящему времени значительная доля заказчиков, в том числе гиперскейлеров, успела удостовериться, что классические серверные ЦП AMD и Intel архитектуры x86 именно как основа для ИИ-вычислений избыточно громоздки. По оценке Counterpoint Research, доля архитектуры ARM (более простой конструктивно и выгодной в плане энергоэффективности) на рынке серверных процессоров для ИИ в 2025 г. уже достигла 25%, а к 2029-му имеет все шансы увеличиться до 90%. Крупные облачные компании – AWS, Google, Microsoft – деятельно разрабатывают собственные ARM-ЦП, ставя целью как раз рост энергоэффективности и снижение затрат на ИИ-вычисления.
Разумеется, представителей дуополии AMD и Intel, еще недавно делившей между собой рынок серверных ЦП, такое положение дел устраивать не может. В прошлом году эти компании объединили усилия, чтобы укрепить экосистему x86 – и учредили соответствующую консультативную группу с целью предложить стандартизированный набор функций для повышения доступности, масштабируемости и совместимости с будущими требованиями заказчиков ЦП этой архитектуры. Среди ключевых направлений, на которых сосредоточились разработчики, с точки зрения оптимизации ИИ-вычислений особый интерес представляет набор инструкций ACE (акроним от AI Compute Extensions, созвучно с ace – англ. «туз»).
Расширения ACE призваны существенно повысить производительность умножения матриц – ключевой операции в ходе исполнения генеративных моделей ИИ – для процессоров архитектуры x86. Присутствующие в арсенале этой архитектуры уже много лет инструкции кластера SIMD (Single Instruction, Multiple Data), такие как AVX10, способны оптимизировать умножение матриц, но их масштабируемость и вычислительная плотность существенно ограничены – особенно если принять во внимание огромные размеры матриц (тысячи, если не десятки тысяч операндов по каждому из измерений, и самих этих матриц в составе модели многие десятки) в структуре актуальных ИИ-моделей.
Одним из побочных эффектов интеграции ACE в стандартный набор инструкций x86 может стать повышение доступности локальных ИИ-вычислений, пусть и со снижением их скорости. Дело в том, что специализированные ГП так хороши для перемножения объемистых матриц по той причине, что располагают множеством сравнительно простых вычислительных ядер (а для операций умножения и сложения сложные и не нужны) плюс значительным объемом напрямую связанной с ними скоростной видеопамяти.
Получается, сервер начального уровня (периферийный, скажем, edge), обычный ПК или даже смартфон с новым, высокоэффективным ЦП, поддерживающим ACE, и существенным объемом ОЗУ сможет решать ИИ-задачи безо всякого дискретного ГП в принципе. А это сделает такую систему весьма выгодным приобретением с точки зрения заказчика (или частного покупателя), для которого время получения ответа от ИИ-модели не слишком критично, тогда как именно локальное, а не в облаке, ее исполнение принципиально важно.
В условиях нарастающего дефицита чипов и общего усиления макроэкономической турбулентности все это ощутимо укрепит позиции архитектуры x86. Ведь ее доминирование сегодня клонится к закату и на ПК-фронте – недаром на Apple с ее персональными системами, построенными как раз на ARM-архитектуре, приходится уже примерно 10% (по несколько расходящимся данным IDC и Gartner за I кв. 2026 г.) этого сегмента мирового ИТ-рынка.