IBM与Arm联手推进企业AI混合架构方案
创始人
2026-04-07 20:49:18

IBM正在与Arm合作,将Arm原生应用引入其企业系统,扩大对AI工作负载的支持,特别是在那些优先考虑正常运行时间、安全性和控制性的环境中。

两家公司表示,他们正在开发技术,使这些应用程序能够在IBM Z和LinuxOne系统内运行,并通过共享软件层提供支持,实现跨架构部署而无需重写代码。

这一努力反映了企业基础设施的更广泛转变,因为AI正推动组织超越单一架构环境。

IBM Z和LinuxOne首席产品官蒂娜·塔奎尼奥表示:"我们的目标是扩大软件选择并提高系统性能,同时保持客户期望的可靠性和安全性。"

Arm云端AI业务部门执行副总裁穆罕默德·阿瓦德说:"随着企业扩展AI规模,Arm软件生态系统的广度使这些工作负载能够在更广泛的环境中运行。"

Moor Insights & Strategy副总裁兼首席分析师马特·金博尔表示,这种合作关系专注于实现兼容性,而不是改变底层硬件。

金博尔说:"这是关于扩展虚拟化技术,以便在IBM平台内运行基于Arm的软件环境,同时保持这些系统著名的韧性。从长远来看,这关乎生态系统支持和应用程序部署方式的灵活性。"

他补充说,关于更具颠覆性转变的推测是错误的。"有很多推测——从Arm取代Power到新的Arm CPU在Z和LinuxOne平台内运行,但这些都没有被讨论过。这是关于通过虚拟化在IBM环境中启用Arm应用程序。"

扩展企业灵活性

企业系统长期以来都是围绕严格控制的环境构建的,但AI工作负载正在引入新的需求,这些需求并不总是适合该模型。

一些工作负载需要高性能来进行训练,而另一些则优先考虑持续运行的效率。与此同时,企业必须保持正常运行时间、安全性和数据控制的严格标准。

这种组合正在推动对能够在单一环境中支持多种工作负载类型的基础设施的需求。

金博尔说:"Z不会消失。许多最大的公司在Z上运行他们最关键的工作负载和数据。另一方面,Arm代表着数据中心的发展方向——支持现代企业的现代化架构和软件堆栈。"

减少系统间摩擦

基于Arm的处理器广泛用于云和移动环境,通常与节能计算相关联。将这些工作负载引入IBM系统可以让组织在不将数据移出受控环境的情况下扩展能力。

对于受监管的行业,这可以简化合规性并降低运营风险。数据主权正在成为架构变革的关键驱动因素。

IDC研究副总裁戴夫·麦卡锡表示:"数据主权对AI基础设施的架构产生了重大影响。随着AI模型变得更加智能化并开始处理敏感的内部工作流,在公共多租户环境中数据泄露的风险成为致命问题。"

麦卡锡说:"我们看到向私有云的大规模转移,企业可以按照自己的条件运行高吞吐量推理,将数据保留在自己的防火墙后面。"

金博尔表示,真正的挑战在于集成。"大型企业环境一直是异构的,大型机和x86系统并行运行。但数据通常通过ETL过程共享,这可能是复杂、缓慢且有时不准确的。"

AI工作负载,特别是推理,正在增加消除这些障碍的压力。金博尔说:"实时意味着实时。企业需要紧密集成的环境,以便应用程序能够无缝消费数据。"

麦卡锡表示,架构摩擦是企业试图转移工作负载的主要障碍。

他说:"如果你已经为公共云中基于Arm的实例优化了AI堆栈,转移到传统的x86私有云可能感觉像是把方钉塞进圆孔。将Arm原生地引入企业系统消除了这种摩擦,确保当你优先考虑数据控制时,性能效率不会丢失。"

金博尔补充说,IBM更广泛的软件堆栈可能是一个关键推动因素。"IBM利用红帽软件组合的能力可能至关重要。"

早期阶段但方向明确

IBM与Arm合作的影响将取决于开发者的采用情况以及工作负载在架构间移动的容易程度。

但方向是明确的:企业AI基础设施正在演变得不那么统一,因为组织寻求支持更广泛的工作负载,而不放弃对系统和数据的控制。

金博尔说:"这是消除大型机和其他环境之间一些现有障碍的一种方式。"

Q&A

Q1:IBM与Arm的合作具体要解决什么问题?

A:IBM与Arm合作主要是为了将Arm原生应用引入IBM企业系统,支持AI工作负载在优先考虑正常运行时间、安全性和控制性的环境中运行。通过共享软件层实现跨架构部署而无需重写代码,解决企业AI基础设施中单一架构的局限性问题。

Q2:这种合作会改变IBM现有的硬件架构吗?

A:不会改变底层硬件架构。这种合作主要是通过虚拟化技术,在IBM Z和LinuxOne系统内运行基于Arm的软件环境,重点是实现兼容性而不是替换现有硬件。IBM Z系统仍将继续运行关键工作负载,Arm应用只是通过虚拟化方式集成进来。

Q3:为什么企业需要这种混合架构方案?

A:随着AI工作负载的发展,企业面临新的挑战:一些工作负载需要高性能训练,另一些需要持续运行的效率,同时还要满足严格的安全、合规和数据主权要求。混合架构可以让企业在不将数据移出受控环境的情况下扩展能力,特别是对受监管行业而言,能简化合规性并降低运营风险。

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