La arquitectura ARM, tradicionalmente asociada con dispositivos móviles, está expandiendo su influencia más allá de los smartphones para dominar tanto los centros de datos como los ordenadores domésticos. Gracias a su eficiencia energética superior y a un ecosistema de software cada vez más robusto, los chips ARM están desafiando a las arquitecturas x86 dominantes.
Este artículo explora cómo compañías como Apple, Qualcomm y Amazon están adoptando ARM para sus respectivos productos y servicios, redefiniendo el futuro del hardware informático.
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Dónde y cómo se usa ARM hoy
En la actualidad ARM está presente en múltiples capas de la infraestructura de la nube, en los centros de datos. Ya dejó de ser una opción solo para microservidores de bajo consumo y ahora también se encuentra en máquinas de alto rendimiento, como hemos comentado en este blogs en múltiples ocasiones.
Como sabrás, la propia Arm tiene disponibles microarquitecturas especializadas para este tipo de sectores, como la famosa Neoverse V3 o la Neoverse N3 que usan muchos servicios cloud como Microsoft Azure, AWS, Google, etc. Además de eso, otros diseñadores también han creado sus propias microarquitecturas desde cero basadas en la ISA ARM, sin depender de lo que provee Arm. Es el caso de Fujitsu y su A64FX, que fue el cerebro del supercomputador Fugaku que ocupó el puesto 1 de rendimiento en la lista Top500, o de otras soluciones.
Por ejemplo, podría citar otros casos como destacados como:
| Procesador | Aplicación principal | Notas destacadas |
|---|---|---|
| Ampere Computing AmpereOne | Nube, IA, HPC | Procesador con 256 núcleos, fabricado en 3 nm, hasta un 40% más potente que cualquier CPU del mercado. |
| NVIDIA Grace Hopper | HPC, IA generativa | Combina CPU ARM Neoverse con GPU Hopper para cargas mixtas. Concretamente tiene 72 núcleos de CPU. |
| AWS (Amazon Web Services) Graviton4 | Nube general, IA | Basado en Neoverse V3, con 96 núcleos, optimizado para eficiencia energética. |
| Microsoft Azure Cobalt 100 | Nube general | CPU personalizada basada en ARM para cargas de trabajo en Azure. |
| Alibaba Cloud Yitian 710 | Nube, Big Data | Basado en Neoverse N2, con hasta 128 núcleos, diseñado para centros de datos de gran escala. |
| Google Axion | Nube, IA | CPU ARM personalizada para cargas de trabajo en Google Cloud. |
O también tenemos otro ejemplo más cercano, como el del proyecto EPI/SiPearl para diseñar un procesador de alto rendimiento europeo como el caso de Rhea 1 y que debería probarse en el Marenostrum de Barcelona, España:
Aunque cada vez hay más interés en buscar procesadores basados en ARM, dada la flexibidad que ofrece tanto licenciando núcleos IP como también la propia ISA, para diseños sencillos y rápidos o hechos desde cero, también es cierto que x86 es el rey absoluto en la actualidad cuando nos referimos a la nube y HPC. La mayoría de supercomputadores y servidores siguen utilizando AMD EPYC o Intel Xeon como unidades principales.
Además, últimamente también está la opción de RISC-V, que se parece en muchos sentidos a ARM y que también está siendo explorada para diseños futuros, con la ventaja de que es una ISA abierta, mientras ARM es propietaria y hay que pagar por usarla… En éste último caso, tenemos algunos ejemplos destacados como:
- Proyecto DARE (Digital Autonomy with RISC-V in Europe): una iniciativa coordinada por el Barcelona Supercomputing Center (BSC) y que gusca crear un procesador de propósito general para HPC basado en RISC-V, además de un acelerador vectorial para cargas científicas de alta precisión, y una unidad de Inferencia de IA. Es decir, GPP, VEC y AIPU como las llaman ellos.
- EPI (European Processor Initiative): ya he hablado de ello, pero bajo esta iniciativa hay también otros desarrollos basados en RISC-V, y no solo en ARM. Investigan para un futuro con eProcessor y EUPEX, dos unidades con soporte vectorial para alto rendimiento, paralelismo masivo, y aceleración de IA. También está el conocido como proyecto MEEP (MareNostrum Experimental Exascale Platform) que busca validar esta plataforma o ecosistema para entornos HPC reales.
- Tenstorrent: el ex de AMD, Jim Keller, se unió a esta startup para diseñar también procesadores y aceleradores basados en RISC-V. Ejemplos son sus Grayskull para IA y con un rendimiento similar a un Intel Xeon pero con mayor eficiencia energética, o el Ascalon, un procesador más genérico para centros de datos y HPC.
Por tanto, cuidado con RISC-V, porque ARM puede parecer una amenaza para x86 y podría terminar siendo adelantada por la derecha por RISC-V…
Ventajas técnicas clave de ARM
Como se ha demostrado últimamente, y pese a lo que muchos creían, como ya indiqué en el artículo donde analizo el panorama de ARM para PCs de rendimiento, la ISA no es lo que más importa para el fin. Como se ha podido comprobar, no solo x86 puede ser competitivo en el alto rendimiento, también otras como ARM lo pueden ser con una buena microarquitectura.
Sin embargo, sí es verdad que al ser una RISC pura, y sin traducción como x86, ARM ofrece un plus en cuanto a eficiencia por vatio, con un rendimiento competitivo, y un tamaño de núcleo muy pequeño, lo que permite integrar más núcleos en la misma unidad de superficie sin ampliar mucho los costes o perjudicar al yield del wafer. El bajo consumo no solo supone hacer las mismas tareas con menos energía, sino que es un ahorro en la factura energética para centro de datos que consumen tantísima energía eléctrica y a eso agregar que también se ahorra mucho en refrigeración, ya que al ser más eficientes, no se calientan tanto…
Para que te hagas una idea, Fugaku, con un rendimiento de 0.54 ExaFLOPS aproximadamente, tiene un consumo estimado de 30MW. Posee 158.976 CPUs con 48+4 núcleos cada una. Esto lo hizo liderar también el ranking Green500 de eficiencia, y no solo Top500 de rendimiento. Si lo comparamos con un supercomputador de similar rendimiento basado en Intel Xeon o AMD EPYC, el consumo podría ser de entre 40-60MW para conseguir ese mismo pico de rendimiento. Afortunadamente para la familia x86, se han conseguido mejores eficiencias combinando CPU+GPU o aceleradores en estos equipos. Por ejemplo, el supercomputador Frontier tiene un consumo de unos 23MW con un rendimiento pico de 1.7 ExaFLOPS aproximadamente, pero esto se ha conseguido combinando AMD EPYC (Trento) + AMD Incstint MI250X.
Problemas actuales de ARM
Aunque se ha trabajado mucho para hacer que muchas tecnologías y sistemas sean compatibles con ARM, como UEFI, sistemas operativos como Linux, multitud de programas binarios ya nativos, soporte para estándares como DDR, GPUs genéricas, etc., aún tiene algunos problemas de compatibilidad con algún que otro software, diseñado y optimizado para x86.
En algunos casos, como el HPC, la virtualización o emulación no es una opción, ya que eso impacta en el rendimiento y no es lo mejor. En estos casos, se tienen que desarrollar alternativas nativas para ARM, que es factible en algunos casos, pero no en otros, dado que son proyectos demasiado complejos o que llevan demasiado tiempo desarrollándose.
Por tanto, uno de los mayores inconvenientes actuales puede ser la disponibilidad de binarios nativos, bibliotecas típicas usadas en HPC, mayormente para x86, etc. Sin embargo, es algo que también le ocurre a SPARC o POWER, y con la que también han tenido que lidiar.
De hecho, el ecosistema ARM sigue creciendo a buen ritmo, algo que también debería hacer RISC-V si quiere optar a lo mismo. Ya tenemos muchos contenedores, compiladores, bibliotecas, APIs, y frameworks de HPC e IA, pero en algunos casos podría necesitar optimizaciones específicas (SVE, enlaces a BLAS optimizadas,…) para explotar al máximo el hardware ARM en este sector.
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