在 2025 年 OCP 全球峰會上，Arm 重點展示了一場變革：基于小芯片(Chiplet)的創新方案，通過 Arm 計算子系統(CSS)與小芯片系統架構(CSA)，為芯片供應商打開了無需超大規模企業資源即可構建 AI 優化設計的大門。

　　從單體芯片到模塊化 AI 硅片

　　多年來，全定制 SoC 主導著 AI 基礎設施的高端市場：從計算模塊到內存控制器、互連結構和加速器，全部集成在單一單核裸片上。這種設計雖提供了緊密控制和性能優勢，但也伴隨著沉重代價：

　　隨著工藝節點逼近極限，功耗和散熱成本飆升;

　　大型異構模塊的驗證與確認復雜度劇增;

　　設計、工具開發和制造的前置時間漫長。

　　小芯片計算架構的出現改變了這一局面。通過將系統分解為更小的專用裸片(計算、內存、I/O、加速器等)，SoC 架構師和設計師得以混合搭配組件，僅對所需部分進行擴展，并加速迭代。但此前，這種模塊化面臨自身障礙：設計碎片化、缺乏標準化互連、IP 復用挑戰，以及高昂的前期風險和成本。

　　破局之道：Arm 的 CSS 與 CSA 模型

　　Arm 通過兩大基礎框架填補了這些空白：

　　CSS(計算子系統)：預驗證的高性能 IP 構建模塊(計算核心、AI 加速器、內存子系統)，其設計、驗證和性能表現已在真實或仿真硅片中得到驗證。使用 CSS 意味著設計者無需從零開發每個模塊或重復驗證成熟功能，而是直接利用經過優化的現有組件。

　　CSA(小芯片系統架構)：一種開放的、基于標準的架構，定義了不同廠商小芯片的互連、通信和集成方式。CSA 在電氣、物理和協議層面確保兼容性，使來自不同來源的 IP(如合作伙伴 A 的加速器與代工廠 B 的內存裸片)能在共享平臺上可靠互操作。

　　CSS 與 CSA 的結合，使 Socionext、聯發科等芯片供應商能夠構建定制化 AI 優化芯片，性能可媲美超大規模企業設計，同時具備更低風險、更快周期和更高靈活性。這些供應商可根據視覺模型、推理引擎、多租戶實例等特定工作負載需求，自由選擇計算模塊、加速器、內存類型和集成路徑，而非受限于單體設計的權衡。

　　OCP 加速行業變革的角色

　　開放計算項目(OCP)長期以來是開放硬件協作、模塊化和效率的中心，這些原則與小芯片革命高度契合。在 2025 年 OCP 全球峰會上，Arm 不僅展示了理論架構，更通過實際案例演示了 CSS 與 CSA 組合如何被云服務提供商(CSP)、OEM 和芯片廠商用于構建面向未來的 AI 基礎設施。

　　OCP 合作伙伴已看到的關鍵優勢包括：

　　定制靈活性：針對特定區域的功耗、散熱或可靠性限制定制硅片;

　　降低總體擁有成本(TCO)：通過供應鏈多元化，可從多家代工廠采購小芯片或裸片，隨規模擴大混合搭配，而非依賴單一單體供應商;

　　加速上市周期：預驗證的 CSS 模塊和標準化互連省去大量設計工作，支持更快速的原型設計、測試和部署。

　　商業影響與未來展望

　　對于 AI 基礎設施構建者(無論是 CSP、OEM 還是剛涉足 AI 領域的芯片企業)，CSS 與 CSA 方案帶來切實價值：

　　能效比提升：計算和內存被置于最高效的位置，避免資源浪費;

　　降低設計風險：復用成熟 IP 并依賴標準互連;

　　供應鏈彈性：模塊化使切換供應商、擴大裸片生產或選擇首選代工廠節點更可行;

　　速度優勢：設計周期縮短，支持 AI 模型、功能集和部署的更快迭代。

　　這不僅是硅片架構的革新，更是 AI 時代敏捷商業的杠桿。

　　深入了解

　　在 2025 年 OCP 全球峰會上，Arm 將舉辦會議和技術簡報，展示 CSS 與 CSA 的實際應用。無論您是芯片設計師、基礎設施架構師還是探索 AI 硬件未來的云服務提供商，都可借此機會突破現有約束，探索更多可能。

　　如需深入了解推動這一變革的工具和工作流程，可探索開發者如何使用 Arm Neoverse CSS V3 平臺加速流片前驗證和固件開發：

　　在 Arm Neoverse CSS V3 上開發和驗證流片前固件

　　在 Neoverse RD-V3 上仿真 OpenBMC 和 UEFI 流片前環境

　　這些資源展示了在硅片進入晶圓廠之前，早期軟件啟動、固件驗證和系統原型設計已如何實現。

　　Arm 的使命清晰可見：讓所有企業(而非僅超大規模企業)都能獲得定制化 AI 硅片，因為數據中心的未來取決于各規模企業的創新。