在現代計算領域，人工智能（AI）的廣泛應用已經滲透到從云端到邊緣側的每一個角落。然而，面對多樣化的AI用例和需求，單一的計算組件已無法滿足所有挑戰，異構計算平臺應運而生。這種平臺能夠靈活利用CPU、GPU和NPU等多種計算引擎，共同應對AI帶來的復雜計算任務。
在眾多計算組件中，Arm CPU憑借其卓越的性能、能效、普及性、編程便捷性和靈活性，在AI加速方面發揮著關鍵作用。從微小的嵌入式設備到龐大的數據中心，Arm CPU都已成為各種平臺上AI加速的堅實基石。這種靈活性不僅為AI推理提供了廣泛的支持，還使得CPU能夠勝任技術棧中的數據預處理和編排等其他任務。
Arm CPU的靈活性為生態系統帶來了顯著的益處。首先，它能夠處理數十億臺設備上的各種AI推理用例，如智能手機、云和數據中心中的常見應用。其次，開發者無需為不同的數據格式構建多個版本的代碼，便能在更多種類的數據格式中運行更廣泛的軟件。最后，CPU的靈活性使其成為加速AI工作負載的理想選擇，為行業提供了多樣性和選擇的余地。
Arm計算平臺不僅包含CPU，還涵蓋了GPU和NPU等AI加速器技術。這些技術在多個市場中與CPU進行集成，共同推動AI的發展。在移動端領域，Arm終端計算子系統（CSS）集成了Armv9.2 CPU集群和Arm Immortalis-G925 GPU，為圖像分割、對象檢測、自然語言處理和語音轉文本等AI用例提供加速。而在物聯網（IoT）方面，Arm Ethos-U85 NPU與基于Arm Cortex-A的系統相結合，為工廠自動化等場景提供AI性能加速。
除了Arm自己的加速器技術外，其合作伙伴也利用Arm CPU的靈活性定制出具有差異化的芯片解決方案。例如，NVIDIA的Grace Blackwell和Grace Hopper超級芯片均采用了Arm CPU和NVIDIA的AI加速器技術，顯著提升了AI性能。其中，Grace Blackwell超級芯片將NVIDIA的Blackwell GPU架構與基于Arm Neoverse的Grace CPU相結合，通過系統級設計優化，實現了能耗的大幅降低和單個GPU性能的大幅提升。
Arm的領先架構是其CPU設計靈活性的關鍵所在。這一架構提供了一個與AI加速器技術緊密集成的基礎平臺，并支持多種向量長度，使得多個神經網絡能夠在不同數據點上輕松執行。這種靈活性為整個芯片生態系統提供了豐富的定制機會，并推動了架構創新的不斷發展。
從Armv7架構首次涉足機器學習（ML）工作負載開始，Arm架構不斷增強。Armv8中增加了向量點積和矩陣乘法特性，而Armv9則引入了Arm SVE2和新的Arm SME技術，為廣泛的生成式AI工作負載和用例提供了更高的計算性能和更低的功耗。
作為AI時代的計算平臺，Arm推動了持續的架構創新，以滿足速度更快、互動性更好和沉浸感更強的AI應用的發展。Arm CPU作為異構計算方法中的一部分，能夠無縫增強和集成GPU和NPU等AI加速器技術，共同打造更強大、更高性能的AI功能。
對于Arm的技術合作伙伴而言，Arm CPU的靈活性意味著豐富的定制選擇。他們可以利用這一優勢為AI工作負載構建完整的芯片解決方案，滿足特定用例和計算需求。這種合作不僅推動了AI技術的發展，還為整個生態系統帶來了更多的機遇和可能性。
在數據中心領域，Arm CPU的靈活性和能效優勢尤為突出。它們能夠處理大量的AI推理任務，同時保持較低的能耗水平。這使得Arm CPU成為數據中心中AI加速的理想選擇之一。
與此同時，Arm GPU在AI加速方面也發揮著重要作用。它們能夠提供強大的并行計算能力，加速深度學習模型的訓練和推理過程。這種加速能力使得Arm GPU成為許多AI應用中的關鍵組件。
在物聯網領域，Arm NPU的出現為AI性能的提升帶來了新的機遇。它們能夠針對特定的AI任務進行優化，提供更高的計算效率和更低的功耗。這使得Arm NPU成為物聯網設備中AI加速的理想選擇之一。
