2月22日，Arm控股有限公司宣布推出基于全新第三代Neoverse IP构建的新的Arm Neoverse 计算子系统（CSS）。与上一代Neoverse CSS N2相比，Neoverse CSS N3的每瓦性能可提高20%。据介绍，CSS N3的首个实例具备32 核，热设计功耗 (TDP) 低至 40W。该芯片可扩展性非常强，可覆盖电信、网络和 DPU 等一系列应用。

此外，Arm 还首次将计算子系统引入性能优先的V系列产品线，Neoverse CSS V3单芯片性能可比Neoverse CSS N2提高 50%。Arm 基础设施事业部产品解决方案副总裁Dermot O’Driscoll表示，CSS V3在使用两个芯粒 (Chiplet) 的情况下，单芯片最高可支持 128 核心，如果客户需要实现更高的核心数量，可以借助 Arm 所提供的 IP 平台实现。

发布会上介绍了部分基于Arm Neoverse CSS研发的芯片实例，以及基于Arm全面设计生态项目中合作伙伴的协作成果，其中包括Socionext 和台积公司共同打造的 32 核 Neoverse V3芯粒产品、智原科技基于英特尔代工服务构建的64 核服务器 SoC、由 ADTechnology 与三星代工厂共同打造的 16 核边缘服务器 SoC等等。

Dermot O’Driscoll表示，随着生成式 AI 广泛应用于实际业务场景，服务器的工作重点将转向推理。有分析师估计，已部署的 AI 服务器中有高达80%专用于推理，且这一数字还将持续攀升。这一转变意味着要找到合适的模型和模型配置，并加以训练，然后将其部署到更具成本效益的计算基础设施上。但并非所有AI处理都在CPU上进行。打造AI加速器的公司非常多。据最近统计，这一领域的公司已接近 80 家。

记者在发布会上了解到，采用芯粒技术已成为芯片厂商管理良率的常用方法，能让企业在单个芯片上利用到多种工艺节点。例如，使用较旧的工艺节点处理 I/O，同时搭配先进的工艺节点处理逻辑功能。企业也在努力寻找巧妙的方法来复用芯粒，但当他们将不同团队的设计组合在一起时，还是面临一些挑战，比如协议层存在多种标准，包括 PCIe、CXL和 AMBA等。

Dermot O’Driscoll表示，Arm正在深入参与到 AMBA CHI，引入芯片到芯片 (C2C) 的扩展功能，但系统架构层面仍面临难题，包括怎样在设计时对芯粒进行逻辑分区、如何设置直接内存访问 (DMA) 和中断、电源和安全等管理功能等问题仍有待解决。Arm近期发布芯粒系统架构 (Chiplet System Architecture, CSA)，旨在解决上述问题，帮助整个 Arm生态系统释放芯粒技术的潜力。