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全球芯片巨頭Arm發力AI,新平臺推動終端智能與MR眼鏡創新

   時間:2025-09-23 23:07:11 來源:快訊編輯:快訊 IP:北京 發表評論無障礙通道
 

隨著AI大模型技術的持續迭代,AI芯片市場正迎來新一輪發展機遇。近日,Arm公司推出了面向旗艦智能手機和下一代個人電腦的Arm Lumex計算子系統(CSS)平臺,該平臺集成了搭載第二代可伸縮矩陣擴展(SME2)技術的最高性能CPU、GPU及系統IP,旨在加速終端設備的AI體驗。據介紹,依托SME2技術的Arm CPU可實現五倍的AI性能提升,為端側AI應用提供了強大的算力支撐。

Arm高級副總裁兼終端事業部總經理Chris Bergey在接受專訪時表示,AI智能體將成為下一個重要領域,這一趨勢將持續發展。他指出,隨著技術進步,智能體將變得更加智能,因此提升計算能力并以高效方式實現是關鍵。Chris Bergey強調,Arm正將SME2技術擴展至所有CPU平臺,預計到2030年,該技術將為超過30億臺設備新增超100億TOPS的計算能力。

此次推出的Arm Lumex平臺是Arm面向終端市場品牌更名后的首個產品系列。今年5月,Arm首席執行官Rene Haas宣布了新的產品命名體系,其中針對移動終端市場的體系被命名為Arm Lumex。Chris Bergey解釋稱,平臺的核心理念是“平臺思維”而非“組件思維”。他表示,合作伙伴不僅需要高性能硬件,更需要完整的軟件棧協同運作。Arm通過投資Kleidi等開發者項目,與安卓等領先企業合作,確保方案優化,因此推出全新品牌體系。

在AI大模型時代,芯片與硬件產業鏈的聯動愈發緊密。vivo高級副總裁、首席技術官施玉堅透露,2024年vivo與Arm成立了聯合實驗室,成為首家與Arm合作建立聯合實驗室的終端品牌。vivo從2023年開始研究SME2的場景應用,分析各類AI任務,明確不同算法的最優硬件路徑,實現軟硬一體化設計。目前,vivo計算加速平臺VCAP已全面支持SME2指令集。

Chris Bergey分析稱,科技界存在不同的生態系統,如蘋果的全棧式生態,而安卓生態則依賴多方協作。他指出,雖然多方協作模式在某些方面可能受限,但在AI領域,多元參與者能催生大量創新。Arm與vivo的合作正是基于這一理念:Arm擅長打造CPU和GPU,調動開發者生態,但不了解具體應用場景;vivo則能提供用戶需求和創新方向。通過合作,雙方能實現技術可能性與創新價值的互補。

Arm終端事業部產品管理副總裁James McNiven進一步解釋,SME2是SME的新一代版本,新增更多指令集,支持2 bit和4 bit等小數據類型,適合移動設備。隨著高度量化模型增多,這類小數據類型在移動生態中的重要性日益凸顯。Chris Bergey強調,SME2直接集成到CPU中,具備高度可擴展性,不僅能應用于高端手機,還能下沉到不同價位段,推動AI技術普及。

對于手機市場的增長趨勢,Chris Bergey認為,雖然出貨量增長趨于平緩,但消費者在旗艦和高端市場的支出持續增加,反映出對先進功能的重視。他指出,AI正帶來巨大機遇,計算設備在日常生活和工作中的價值將持續上升。AI對算力性能、內存帶寬和功耗效率提出高要求,推動技術創新。Arm通過提升CPU性能,與NPU協同,滿足智能體等AI應用的需求。

在智能體落地方面,Chris Bergey表示,Arm能做的最佳選擇是持續提升計算能力。他舉例稱,支付寶在vivo新一代旗艦手機上完成了基于Arm SME2技術的大語言模型推理驗證,預填充和解碼階段的性能分別提升超過40%和25%。這類第三方供應商尋求廣泛布局,不受限于單一手機制造商或芯片公司,因此高度重視與Arm的合作。

除手機外,混合現實(MR)眼鏡市場也在興起,Arm通過Lumex平臺的組件提供算力支撐。Chris Bergey分析稱,智能眼鏡行業充滿活力,Arm推出了Arm C1-Pro、Arm C1-Nano CPU及全新GPU產品,供客戶靈活選擇。他指出,市場需求仍在演變,Arm的策略是與領先客戶深度合作,確保工作負載匹配精準。若市場對CSS平臺產生需求,Arm將順勢而為。

對于MR眼鏡的產業生態,Chris Bergey認為,XR的吸引力在于提供某些服務。大型語言模型使傳統用戶界面在眼鏡設備上實現難度降低,用戶界面將迎來變革。他指出,手機仍將在生態系統中扮演重要角色,受限于功耗,眼鏡可能需要借助手機或專用設備作為中間計算單元。Arm正著力于生態系統層面,充分利用手機的普及優勢,實現本地處理任務。

隨著AI大模型技術的發展,模型元素不斷變化。Chris Bergey表示,CPU的靈活性使其能充分利用創新成果,提供最大程度的適配性。隨著創新標準化,AI加速處理成為可能。Arm的核心價值在于提供終極靈活性,幫助開發者施展創意,擁有更廣大的創新空間。隨著模型日益精簡高效,在CPU上運行也變得越來越具吸引力。

 
 
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