Arm 技术专家将分上下两期带大家深入了解 SME 及其指令，为你详细解析 SME 如何确保 Arm CPU 能够高效地处理新的高能耗生成式 AI 工作负载，从而在数十亿台 Arm 技术驱动的设备上提供更好的 AI 体验！Armv9-A 架构引入了在 Arm CPU 上加速和保护如大语言模型 (LLM) 这样的高级生成式 AI 应用的功能。Arm SME 是为了满足当前日益复杂和高能耗的 AI 和 ML 应用需求，创新性地设计的 CPU 功能。除了加速现今的 AI，SME 也提供了在 Arm 架构上处理不
Arm 始终专注于架构演进，确保生态系统能够适应未来的技术趋势和不断变化的计算需求。Armv9 架构上的 可伸缩矩阵扩展 (SME) 显著提高了 Arm CPU 对现有人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 工作负载的处理能力，从而在各种 AI 驱动的设备和应用中带来速度更快、响应更灵敏的用户体验。在此前的内容中，Arm 技术专家为大家简要介绍了 SME 和 SME 指令 ，本期将带你了解如何使用 Neon、可伸缩向量扩展 (SVE)
Arm 可伸缩矩阵扩展 (SME) 作为 Armv9 架构中的一项创新特性，旨在满足当前日益复杂和高能耗的人工智能 (AI) 和机器视觉 (ML) 应用需求。除了加速现今的 AI，SME 也提供了在 Arm 架构上处理不断更新的生成式 AI 应用的灵活性。在 上一篇内容 中，Arm 技术专家为大家简要介绍了 SME，本周我们将带各位更为详细地来了解 SME 的指令，助力你在应用中高效使用 SME！操作 ZA 存储的 SME 指令主要包括：计算两个向量外积，并累加或累减，将结果
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