Arm ベースのプロセッサは、メモリから命令をフェッチして実行することで動作します。RISC アーキテクチャは、このプロセスを簡素化します。各命令は基本的な演算を行います。複雑なタスクは、このような単純な命令のシーケンスによって実現されます。この合理化されたアプローチにより、各命令サイクル中にアクティブなトランジスタが減るため、消費電力が低くなります。最新の Arm ベースのプロセッサには、パイプライン処理（命令の重複実行）、スーパースカラ実行（複数の命令を同時実行）、高度な分岐予測などの高度な機能が組み込まれており、エネルギー効率を維持しながらパフォーマンスを向上させることができます。

プロセッサには、いくつかの主要なアーキテクチャがあります。Arm ベースのプロセッサに注目した比較を以下に示します。

従来の x86 アーキテクチャと比較して、Arm ベースのプロセッサは、これまで電力効率に重点を置いてきました。しかし、Neoverse シリーズなどの Arm アーキテクチャの進歩により、サーバー環境における性能の差は縮まりつつあります。x86 プロセッサは、成熟したソフトウェア エコシステムと特定のワークロードに対する本来の処理能力により、長年にわたってハイ パフォーマンス コンピューティングで優位な立場を占めてきましたが、Arm ベースのプロセッサは、エネルギー効率の優位性と競争力のあるパフォーマンスにより、魅力的な代替手段となっています。

Google Cloud は、Arm ベースのプロセッサの重要性と性能が高まっていることを認識しています。これは、Arm Neoverse アーキテクチャ上に構築された Google のカスタム設計 CPU である Google Axion プロセッサに如実に表れています。Axion プロセッサは、幅広いクラウド ワークロードで優れたパフォーマンスとエネルギー効率を実現するように設計されています。

Google Cloud 内では、Arm ベースのプロセッサ、特に Google Axion を使用することで、さまざまなサービスに大きなメリットをもたらすことが可能です。

• Compute Engine: Compute Engine 上の Axion インスタンスは、ウェブ サービング、アプリケーション サーバー、マイクロサービスなどの要求の厳しいワークロードに適した、高性能でエネルギー効率に優れた仮想マシンをユーザーに提供します。
• Google Kubernetes Engine（GKE）: GKE の Axion ノードでコンテナ化されたアプリケーションを実行すると、コンテナ化された環境に必要な拡張性とパフォーマンスを損なうことなく、プロセッサの電力効率により費用対効果とサステナビリティを高めることができます。GKE はマルチ アーキテクチャ クラスタをサポートしているため、x86 ノードと Arm ノード両方にアプリケーションをシームレスにデプロイできます。
• Managed Service for Apache Spark: ビッグデータの処理と分析では、Managed Service for Apache Spark の Axion 搭載インスタンスで Spark と Hadoop のワークロードを実行することで、特にスケールアウト処理タスクにおいて、パフォーマンスと潜在的な費用削減のバランスをとることが可能です。
• Dataflow: Dataflow のストリーム処理ワークロードでは、Axion プロセッサの効率的なパフォーマンスを活用できるため、継続的なデータの取り込みと分析の運用コストを削減できる可能性があります。
• Batch: ハイ パフォーマンス コンピューティング（HPC）とバッチ処理ジョブは、Batch で Axion が提供するコア密度とワットあたりのパフォーマンスの恩恵を受けることができ、コンピューティング負荷の高いタスクにとって有効な選択肢となります。
• Cloud SQL: Axion プロセッサを搭載した Compute Engine で Cloud SQL インスタンスを実行すると、リレーショナル データベース ワークロード向けに費用対効果とパフォーマンスに優れたソリューションを提供できます。
• AlloyDB: AlloyDB は PostgreSQL と互換性のある設計で、要求の厳しいトランザクション アプリケーションに Axion プロセッサのパフォーマンスと効率性を活用できます。これにより、パフォーマンスの向上と TCO の削減が期待できます。

Arm アーキテクチャには、特定のアプリケーション向けに設計されたさまざまなプロセッサ ファミリーが含まれています。

• Cortex-A シリーズ: 通常、スマートフォンやタブレットに搭載されている高性能プロセッサで、最近ではノートパソコンやサーバーにも搭載されることが増えています。これらのコアは、複雑なオペレーティング システムや要求の厳しいアプリケーション向けに設計されています。
• Cortex-M シリーズ: 組み込みシステムや IoT デバイスでよく使用される低消費電力とリアルタイム アプリケーション向けに最適化されたマイクロコントローラクラスのプロセッサ
• Cortex-R シリーズ: 自動車システムや産業用制御など、決定的かつ低レイテンシな応答を必要とするアプリケーション向けに設計されたリアルタイム プロセッサ
• Neoverse シリーズ: 高コア数、パフォーマンスの拡張性、電力効率に重点を置いてデータセンターのワークロード向けに設計されたサーバーグレードのプロセッサ。Google Axion プロセッサは Neoverse アーキテクチャに基づいて構築されています。

Arm ベースのプロセッサはますます注目を集めていますが、依然として次のような課題に直面しています。

これまで、Arm ベースのサーバーとハイ パフォーマンス コンピューティング向けのソフトウェア エコシステムは、x86 エコシステムに比べて成熟度が低いものでした。オペレーティング システム、コンパイラ、アプリケーション デベロッパーからのサポートが拡大するにつれ、この状況は急速に変化していますが、一部のレガシー アプリケーションでは再コンパイルが必要になる場合や、Arm アーキテクチャ向けにすぐに利用できない場合があります。

Arm ベースのプロセッサはますます強力になっていますが、長年にわたって x86 アーキテクチャ向けに最適化されてきた特定の高度に専門的なワークロードでは、依然としてこれらのプラットフォームでパフォーマンス上の優位性を示す場合があります。しかし、Arm ベースのサーバー プロセッサの新しい世代が登場するたびに、このギャップは縮まっています。

Arm ベースのプロセッサは、エネルギー効率とパフォーマンスの向上により、さまざまなビジネス アプリケーションにとって魅力的です。

• クラウド コンピューティング: Google Cloud などのプロバイダは、Arm ベースのプロセッサ（Axion）を使用して、さまざまなワークロードに対してコスト効率に優れサステナブルなコンピューティング インスタンスを提供しています。
• エッジ コンピューティング: Arm プロセッサの低消費電力と小型のフォーム ファクタは、限られた電力リソースでローカル処理を行う必要があるエッジデバイスに最適です。

Google Cloud は、Arm アーキテクチャが多様なワークロードの強化においてますます重要な役割を果たす未来を想定しています。Google Axion プロセッサの導入は、このアーキテクチャに対する長期的な取り組みを意味し、パフォーマンスと効率性の面で魅力的な選択肢をお客様に提供します。

Arm アーキテクチャはモバイルをルーツとしていますが、劇的な進化を遂げてきました。Google が独自に設計した Axion CPU の基盤である Arm Neoverse は、高性能なサーバーグレードの処理能力を備えていることを実証しています。Axion は、HPC を含む要求の厳しいデータセンター ワークロードを処理するために特別に設計されており、Google Cloud で大幅なパフォーマンスと効率の向上を実現しています。これは、Axion の Neoverse V2 コアと、Google が確認したパフォーマンス ベンチマークによって裏付けられています。

Arm のソフトウェア エコシステムは急速に拡大しています。Google Cloud は、Arm Compiler for Linux などの幅広いコンパイラや、Arm Performance Libraries などの科学ライブラリとの互換性を確保することで、この成長を積極的にサポートしています。さらに、多くのオープンソース ツールと ISV アプリケーションが現在利用可能であり、Arm 向けに最適化されています。Google Cloud では、ユーザーは Compute Engine 上の互換性のある OS イメージ、GKE でのマルチ アーキテクチャ コンテナのサポート、Arm ソフトウェア開発コミュニティへの Google の継続的な貢献というメリットを享受できます。また、移行プロセスを容易にするためのリソースとツールも提供しています。

Google Cloud は、HPC 向け Arm の利用開始をサポートします。ユーザーは、使い慣れたツールとワークフローを使用して、Compute Engine で Axion 搭載の Arm 仮想マシンを迅速に起動することや、GKE に Arm ベースのコンテナをデプロイすることが可能です。これにより、開発者や学生は、主要なクラウド プラットフォームで、将来に役立つ貴重なスキルを身につけられます。また、Arm を教育プログラムやラボに統合する可能性についても検討を進めています。