Microsoft Build 是為來自全球各地的開發(fā)人員、工程師、IT 專業(yè)人員、學(xué)生和初創(chuàng)公司打造的年度技術(shù)盛會。今年的會議采用線上的方式，展示 Microsoft 技術(shù)、Windows、Office 等技術(shù)及應(yīng)用的最新前沿資訊。

此前，Ampere Computing 和 Microsoft 宣布，雙方攜手開發(fā)了基于全球第一款云原生處理器 Ampere Altra 的 Azure 虛擬機(jī)(VM)，不僅為開發(fā)人員帶來全新的性能和能效優(yōu)勢，還帶來了比 x86 的同款解決方案高出 66% 的優(yōu)越性價(jià)比。

Ampere Computing 受邀以精選合作伙伴身份參加今年的 Microsoft Build 大會，通過演講、demo 展示、技術(shù)趨勢探討等多種方式詳細(xì)地介紹基于Ampere Altra 的 Azure VM 解決方案，為全球科技迷們創(chuàng)造了大飽眼福的機(jī)會。

您可以觀看 Ampere Computing 解決方案高級總監(jiān) Sean Varley 先生發(fā)表的題為 The Essential Nature of Cloud Native Processor: Foundations, Solutions, and Benefits 的演講，詳細(xì)介紹了 Ampere Computing 如何通過領(lǐng)先的云原生處理器解決方案助力解決云計(jì)算未來十年的難題。

可預(yù)測性、可擴(kuò)展性、高性能、安全和可持續(xù)性是助力云計(jì)算下一階段發(fā)展的關(guān)鍵。Ampere Computing 推出的全球第一款云原生處理器，具備業(yè)界最高能效、最多核數(shù)。其中 128 核 Ampere Altra Max 在 SpecRate Integer 2017 的 Performance per Socket 跑分高達(dá) 360 的頂尖水平，而實(shí)際功耗僅為 190 瓦。

目前，Ampere Computing 的解決方案在各種工作負(fù)載上都有優(yōu)秀的表現(xiàn)，包括 Web 服務(wù)、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、緩存、媒體轉(zhuǎn)碼和 AI 推理等。

Ampere 技術(shù)專家?guī)砀嗑蕛?nèi)容

Demo Center

帶來全方位演示

1云原生工作負(fù)載(如 NGINX)運(yùn)行在 Ampere Altra 的 Azure VM 上的性價(jià)比遠(yuǎn)超傳統(tǒng) x86。

2Redis 和 Memcached 等云原生工作負(fù)載如何在 Ampere Altra 上顯示出比傳統(tǒng) x86 高 30% 的性價(jià)比優(yōu)勢。

3Cloud Native 自動化工具可以在 Azure 上輕松配置 Ampere 虛擬機(jī)。

Innovation Center

暢談云端最新潮流

1觀看 Victor Jakubiuk 關(guān)于“以 Warp Speed 進(jìn)行 AI 推理”的演講，了解 Ampere AI 優(yōu)化框架如何以極少的成本和精力加速 AI 推理。

2最大化視頻編碼的吞吐量需要一致的性能和大量的核心數(shù)。John O'Neill 分享了在 Ampere 處理器上運(yùn)行的幾個視頻相關(guān)基準(zhǔn)測試的結(jié)果。

前方劇透!

看完 Microsoft Build 的精彩內(nèi)容還意猶未盡?接下來 Ampere Computing 還將發(fā)布一篇技術(shù)博客，深入為您解析基于 Ampere Altra 的 Azure VM 解決方案，敬請期待!

關(guān)于 Ampere Computing

憑借世界上首款云原生處理器，Ampere Computing 致力于塑造超大規(guī)模云計(jì)算和邊緣計(jì)算的未來。應(yīng)云而生的 Ampere Computing 通過新一代的 64 位 ARM 服務(wù)器架構(gòu)，助力客戶迅速地定制與交付各種云計(jì)算應(yīng)用。行業(yè)領(lǐng)先的云性能、出色的能效和靈活的擴(kuò)展性，Ampere Computing 新一代處理器完美契合了云計(jì)算和邊緣計(jì)算日新月異的發(fā)展需求。

原文標(biāo)題：Ampere 在 Microsoft Build 展示在 AI、Web 服務(wù)、數(shù)據(jù)庫、游戲、視頻流等云原生工作負(fù)載中的領(lǐng)先優(yōu)勢

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審核編輯：湯梓紅