作者：Arm 基础设施事业部软件工程师 Nobel Chowdary Mandepudi生成式人工智能 (AI) 正在科技领域发挥关键作用，许多企业已经开始将大语言模型 (LLM) 集成到云端和边缘侧的应用中。生成式 AI 的引入也使得许多框架和库得以发展。其中，PyTorch 作为热门的深度学习框架尤为突出，许多企业均会选择其作为开发 AI 应用的库。通过部署 Arm Kleidi 技术 ，Arm 正在努力优化 PyTorch，以加速在基于 Arm 架构的处理器上运行 LLM 的性能
对于人工智能 (AI) 而言，任何单一硬件或计算组件都无法成为适合各类工作负载的万能解决方案。AI 贯穿从云端到边缘侧的整个现代计算领域，为了满足不同的 AI 用例和需求，一个可以灵活使用 CPU、GPU 和 NPU 等不同计算引擎的异构计算平台必不可少。依托于 Arm CPU 的性能、能效、普及性、易于编程性和灵活性，从小型的嵌入式设备到大型的数据中心，Arm CPU 已经为各种平台上
人工智能 (AI)、云计算和边缘计算等技术的发展正推动着各行各业的创新升级，这一过程也伴随着对计算资源需求的急剧增加，引发能源消耗和环境影响的新挑战。如数据中心领域，服务器、存储设备和网络设备等在执行 AI 训练和推理任务时需要消耗大量电力。又如智能终端领域，随着 AI 手机、AI PC 等设备中大模型的部署和应用，这些设备的能耗也随之上升。以数据中心为例，根据国际能源署 (IEA) 的预测，随着全球对互联网服务和 AI 需求的不断增加，支撑这些服务运行的全球数据中心的耗电量正逐年上升，预计将在未来四年内
Arm Tech Symposia 年度技术大会今日在上海举行。作为 Arm 一年一度的技术盛会，本届大会以“让我们携手重塑未来”为主题，吸引了近 2,000 位行业专业人士、工程师以及开发者报名参会，会中聚焦生成式人工智能 (AI)、边缘 AI、大语言模型 (LLM)、芯粒 (Chiplet) 技术、AI 基础设施、智能驾驶等前沿科技，旨在推动 AI 技术在 Arm 生态系统中展开进一步的交流与合作。本次活动中，Arm 深入探讨了 AI 对计算的需求，并分享了其作为计算平台公司如何通过全面的计算子系统、
人工智能 (AI)、云计算和边缘计算等技术的发展正推动着各行各业的创新升级，这一过程也伴随着对计算资源需求的急剧增加，引发能源消耗和环境影响的新挑战。如数据中心领域，服务器、存储设备和网络设备等在执行 AI 训练和推理任务时需要消耗大量电力。又如智能终端领域，随着 AI 手机、AI PC 等设备中大模型的部署和应用，这些设备的能耗也随之上升。以数据中心为例，根据国际能源署 (IEA) 的预测，随着全球对互联网服务和
近日，安谋科技（中国）有限公司（以下简称“安谋科技”）与国内卓越的智能应用处理器SoC设计厂商珠海全志科技股份有限公司（以下简称“全志科技”）共同宣布，双方签署了一项为期多年的Arm ® Total Access技术授权订阅许可协议，进一步强化在高性能CPU、GPU、多核整合技术等领域的技术交流与合作，“智”胜生成式创新未来。安谋科技销售及商务执行副总裁徐亚涛表示： “ 很高兴全志科技选择Arm Total Access方案，这无疑彰显了该方案在本土市场中的广泛认可
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
新闻重点：● 专为GitHub Copilot设计的Arm扩展程序，可加速从云到边缘侧基于Arm平台的开发● Arm原生运行器为部署云原生、Windows on Arm以及云到边缘侧的AI软件提供了无缝的开发体验● GitHub Actions、原生GitHub运行器和基于Arm平台的AI框架相结合，帮助全球2000万开发者简化AI应用开发部署流程通过将 Arm®计算平台与全球最大的开发者社区GitHub及其GitHub C
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