经过70年的发展，近年来，AI的人工智能已通过前所未有的东风爆发来爆炸。仅在过去的18个月中，已经发布了150多个基本AI模型，涵盖音频，图像，文字，视频的生成等。无论是在云层，边缘的边缘还是末端的侧面，AI都已经到处都是，穿透了我们生活和工作的每个角落，都彼此摧毁了该行业。有了这种前所未有的变化，可以说ARM计算机平台是一个非常核心的角色。毕竟，它到处都是一只手臂，基于超过3000亿臂的手臂累积筹码，远远超过了其他建筑平台。在台北2025年计算展览会前夕作品，Mediatak和Nvidia。贝尔基（Bergey）在这个阶段指出，AI的演变不是之前的，并且仅在过去一年中的变化才令人惊讶。总而言之，我们可以找到三个重要趋势：首先，AI模型更有效，更聪明，更专业。它们不会迫害更大的参数，不要盲目强大的硬件计算机功率，甚至小型型号也可以从事不同的工作。其次，云侧的AI迅速延伸至边缘和末端。特别是，当AI有效地在边缘的侧面进行操作并使用AI时，云的整合越来越深，并且彼此之间肯定很难区分。第三，AI特工大规模出现，物理AI也引用了新的机会。 AI经纪人已经看到了成功实施商业实施的项目，尤其是AI的编程和AI的客户服务。一些新公司赚了收入超过100美元的人不到100美元。关于身体上的救援机器人，机器人狗，供应机器人等方面正在迅速增加。它们也远非人类智能的水平，但可以在某种程度上独立运作。当然，与强大的基础架构不可分割地以不同形式的不同行业的AI应用。关于AI系统构建的基本要素，ARM认为有三个重要因素：一个是一个独特的平台，在云边缘无处不在。 AI通常仅限于特定范围，因为在边缘和边缘的侧面越来越受欢迎，但不能将许多工作负载与云侧或两者区分开。因此，可覆盖的乳腺对于促进AI发展的灵活性非常重要。第二个是有效的。 AI的能耗对于所有人来说都是显而易见的，尤其是在训练LAR的情况下数据中心中的ge -scale ai。能源消耗从兆瓦（MW）的水平跃升至Gigawatt（GW）的水平，其中超过50％来自架子和半导体设备。如何提高能源效率并减少能源消耗已经成为生死攸关的问题。第三是软件开发生态系统。没有一个强大且良好的软件生态系统，AI的硬件工作的功能都无关紧要，它就无法启动并且无法构成生产力。我真的为人们服务。说到软件生态系统，ARM绝对具有独特的好处。由于世界上最大的开发生态系统吸引了超过2200万软件开发人员，因此，基于Amarm Architecture的芯片数量已超过3000亿。这种软件和硬件量表的水平已导致积极的周期。许多基于ARM架构的硬件设备正在促进丰富的ARM软件生态系统，而强大的软件生态系统正在创建更多的硬件D回避机会。去年，ARM推出了更多的Kleidi软件库，使开发人员能够在广泛的AI模型和工作负载（包括音频，图像，文本和视频）中实现最佳性能。特别是，AI工作负载是未来的硬件体系结构。如果Cutch可持续发展，则可以使用最新的ARMV9架构来加速操作。到目前为止，Arm Kleidi已在配备了ARM建筑的设备上安装了超过80亿次，并且仍在增长。还值得一提的是，克莱迪（Kleidi）与世界各地的主要世界框架集成在一起，包括执行者，Pytorch，Angel，Flame.cpp，Mediopipe，MNN，MNN，ONNX Runtime等。返回硬件后，中央数据字段中ARM的先前设计可能是公众未知的。实际上，ARM已在中央数据领域深入参与了十多年，从而取得了实质性的结果。例如，Amazon Cloud Technology（AWS），WorLD最大的云服务提供商已根据其ARM架构开发了Graviton处理器，并且已经发展了多代。 AWS表示，去年部署的CPU中有50％以上是基于ARM建筑。其中是大量特定的AWS工作量和大量外部客户。 AWS表示，除了亚马逊外，超过90％的主要客户使用了ARM的高级建筑仪，从更高的能源效率中受益。这些客户是行业中著名的公司，包括SAP，Epic Games，Discoveries等。除AWS Graviton外，Arm Akitz（基于Oracle）使用的还有许多数据中心处理器，例如Microsoft Cobalt，Google Axion，Ampere Ampereone（对Oracle的承诺），Nvidia Grace和Albidia Yitian，以及Nvidia Yitian等ARM的体系结构。尽管供应商已将其作品发送到ARM平台，但越来越多的第三方制造商将其服务转移给了T他手臂平台，带来了超过40％的能源效率。到2025年，据估计，发送给超级激光云服务提供商的计算机功率的近50％是基于ARM架构的。这是一种值得一提的产品：NVIDIA DGX Spark。桌面级别的AI超级计算机是世界上最相似的产品，只有我的SizeSno机器。配备了基于NVIDIA Blackwell GPU和Grace CPU的GB10 NVIDIA SUPER芯片。其中，CPU零件包含10个Cortex-X925核和手臂的10个Cortex-A725核，而GPU零件具有高达1 pflops，或100亿个浮点操作。此外，超高带宽的互连互连互连，通过深层带宽优化和AI所需的I/O密度提供了更有效的计算机收益率。它还带有高LPDDR5带宽为128 GB，高速度高速度存储内存的4 TB SSD。与这个极高的CDGX Spark可以在本地运行最多2000亿个参数。在今年的台北计算机计划中，NVIDIA宣布，他将与Acer，Asus，Dell，Gigabyte，HP，Lenovo，MSI和其他品牌携带，并与DGX Spark共同创建SystemDGX站。 NVIDIA还为G​​race CPU分享了最新的开发冲动，与埃克森美孚（Exxonmobil），目标等实现了一系列实践实现，从而大大提高了AI工作负载的性能和效率。在消费市场中，超过40％的PC和平板电脑将在2025年之前在ARM架构中执行。 Mediatek最近推出了Kompanio Ultra Soc处理器，进一步提高了Chromebook设备的性能水平，并参与了Chromebook和笔记本电脑。新一代的创建使AI和多媒体过程唱歌功能更复杂。从生态学的角度来看，ARM PC也正在实现快速发展。现在，大多数应用程序都说服了全球范围内推出了适合手臂的本地版本。目前，全球99％的智能手机使用ARM架构，因此开发ARM计算平台的每个步骤都有广泛的影响。例如，去年推出的Cortex-X925切口具有最高的IPC收益率和行业改善，其比上一代高达15％。 IPC是处理器的重要参数，因为IPC和频率产品确定了平台的一般性能。与仅频率增加以提高性能相比，很容易引起成功的消费和能效不平衡。 IPC可以提高双重性能，并且可以更有效地实现能源效率。能源消耗控制绝对是Móvile的重要考虑因素，而中介科尺寸9400意甲S是Cortical-X925实现的典型代表。结合完整的核设计，它带来了无与伦比的性能和能源效率。最佳的小米Xuanjie O1还使用Cortex-X925作为其首款国家手机的3NM。最后，ARM将正式看到ARM LEMEX CSS解决方案，该解决方案将于今年年底推出，将两种CPU和新一代GPU产品集成到移动市场。其中，CPU代码“ TRAVIS”代码被发现为旗舰CPU，带来了两个数字IPC性能改进，同时通过最后一个中小型企业（可扩展的矩阵扩展程序）加速了AI的处理功能。 GPU“ Drage”的代码名称进一步提高了图形表示功能，该功能提供了更身临其境和长期的游戏体验并丰富了处理能力。人工智能繁荣是生活中独特的机会，并确保技术可以重新定义它如何影响世界。我可以说。为了真正在人们的生活和工作的各个方面实施这项革命，并真正实现了人工智能的价值，它与世界阶级生态系统中的连续技术创新和详细的合作是密不可分的。从云到边缘，从手机到PC和汽车，物联网和数据中心，ARM计算平台都是这种创新转换的核心。作为未来的基石，武器不仅促进了人工智能的普遍本质，而且逐渐形成并改变了人工智能的未来。 [本文的结尾]如果您需要重印，请务必向我们展示其来源：Kuai技术编辑：Shangfang Wenq