Arm? 今日宣布多項全新的戰(zhàn)略合作，繼續(xù)致力于推動人工智能 (AI) 的創(chuàng)新，并將 AI 的體驗變?yōu)楝F(xiàn)實。除了自身已能實現(xiàn) AI 開發(fā)的技術平臺之外，Arm 還與 AMD、英特爾、Meta、微軟、NVIDIA 和高通技術公司等領先的科技企業(yè)攜手合作，通過多項計劃，聚焦于先進 AI 能力的實現(xiàn)，由此帶來更快響應、更加安全的用戶體驗。這些合作計劃將在所有計算進行之處，助力 1500 多萬名 Arm 開發(fā)者，構建其所需的基礎框架、技術和規(guī)范，帶來新一代的 AI 體驗。
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Arm 執(zhí)行副總裁兼首席架構師與院士 Richard Grisenthwaite 表示：“AI 的廣泛應用依賴于軟、硬件創(chuàng)新的持續(xù)協(xié)同。小到邊緣側運行工作負載的小型傳感器，大到處理復雜工作負載以訓練大語言模型 (LLM) 的大型服務器，軟硬件的協(xié)同發(fā)展將在每個技術節(jié)點中，助力 AI 能力的提升。隨著整個生態(tài)系統(tǒng)不斷發(fā)掘 AI 的真正潛力，我們也將面臨安全性、可持續(xù)性和數(shù)據(jù)瓶頸等諸多挑戰(zhàn)。因此，繼續(xù)探索行業(yè)內的協(xié)作至關重要，為此，我們才能實現(xiàn) AI 的規(guī)?；?，包括加大邊緣側的推理能力?！?br /> ?
助力邊緣 AI 發(fā)展
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當下生成式 AI 和 LLM 正成為人們關注的焦點，而鑒于在智能手機領域，70% 的第三方 AI 應用都運行在 Arm CPU 上，Arm 已引領邊緣 AI 長達多年。在探索如何以可持續(xù)的方式實現(xiàn) AI 并高效傳輸數(shù)據(jù)的同時，行業(yè)也需要繼續(xù)發(fā)展以實現(xiàn)在邊緣側運行 AI 和機器學習 (ML) 模型，然而，開發(fā)者在此卻面臨著計算資源日益受限的難題，使這個任務的實現(xiàn)充滿了挑戰(zhàn)。
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Arm 正與 NVIDIA 展開合作，針對 NVIDIA TAO 進行適配。這是一套針對 Arm Ethos?-U NPU 使用的低代碼開源 AI 工具包，有助于構建性能優(yōu)化的視覺 AI 模型，并將其部署于搭載 Ethos-U 的處理器上。NVIDIA TAO 提供了一個易使用的界面，可在免費且開源的領先 AI 和 ML 框架——TensorFlow 和 PyTorch 上進行構建工作，為開發(fā)者帶來輕松無縫的模型開發(fā)和部署環(huán)境，同時賦能邊緣設備實現(xiàn)更復雜的 AI 工作負載，提升 AI 體驗。
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在所有設備與市場中推動神經(jīng)網(wǎng)絡的應用
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在邊緣側推進神經(jīng)網(wǎng)絡的部署是實現(xiàn) AI 可持續(xù)增長的重要一環(huán)。Arm 攜手 Meta，通過 ExecuTorch，將 PyTorch 引入基于 Arm 架構的邊緣側移動和嵌入式平臺。ExecuTorch 可助力開發(fā)者更輕松地在移動和邊緣設備上，部署先進的 AI 和 ML 工作負載所需的先進神經(jīng)網(wǎng)絡。Arm 與 Meta 的合作將確保通過 PyTorch 和 ExecuTorch，開發(fā)者能在未來更輕松地開發(fā)和部署 AI 與 ML 模型。
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與 Meta 的合作依托于 Arm 在 Tensor 運算符集架構 (TOSA) 方面的巨大投入，TOSA 為 AI 和 ML 加速器提供了通用框架，并支持廣泛的深度神經(jīng)網(wǎng)絡工作負載。在基于 Arm 架構的各種處理器和數(shù)十億的設備上，TOSA 也將成為 AI 和 ML 的堅實基石。
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推動產(chǎn)業(yè)規(guī)?；?/strong> AI
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若要以相對低的成本實現(xiàn) AI 規(guī)?；涞?，支持廣泛的數(shù)據(jù)格式至關重要。Arm 一直在為諸多專注于 AI 工作負載的新型小數(shù)據(jù)類型提供支持。
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去年，Arm、英特爾和 NVIDIA 聯(lián)合發(fā)布了新型 8 位浮點規(guī)范，即“FP8”。自此 FP8 格式發(fā)展迅猛，參與合作的企業(yè)已擴大至 AMD、Arm、谷歌、英特爾、Meta 和 NVIDIA，并共同制定了正式的 OCP 8 位浮點規(guī)范 (OFP8)。在最新的 A-profile 架構更新中，Arm 添加了與該標準一致的 OFP8，以助力其在行業(yè)內神經(jīng)網(wǎng)絡中的快速普及。OFP8 是交換 8 位數(shù)據(jù)格式，使軟件生態(tài)系統(tǒng)能夠輕松共享神經(jīng)網(wǎng)絡模型，從而不斷提高數(shù)十億設備上的 AI 計算能力。
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開放的標準對于推動 AI 生態(tài)系統(tǒng)的創(chuàng)新、一致性與互操作性至關重要。為繼續(xù)支持相關標準的行業(yè)協(xié)作，Arm 于近日正式加入了 MX 聯(lián)盟，該聯(lián)盟旗下成員包括了 AMD、Arm、英特爾、Meta、微軟、 NVIDIA 和高通技術公司。近期，MX 聯(lián)盟針對名為微擴展的新技術，進行技術規(guī)范的合作。這項技術基于芯片設計領域多年的探索與研究，是一種用于 AI 應用的窄位（8 位和 8 位以下）訓練與推理的精細擴展方法。該規(guī)范對窄位數(shù)據(jù)格式進行了標準化，以消除行業(yè)的碎片化，實現(xiàn) AI 的規(guī)?；?。
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秉承合作精神，MX 聯(lián)盟通過開放計算項目 OCP，以開放、免許可的形式發(fā)布了 MX 規(guī)范。OCP 項目由超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心運營商和計算基礎設施領域的其他行業(yè)參與者組成，旨在促進相關技術在業(yè)內的廣泛采用。這也體現(xiàn)了各方認識到在生態(tài)系統(tǒng)中對可擴展 AI 解決方案提供公平訪問的必要需求。
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前所未有的 AI 創(chuàng)新
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Arm 已成為全球 AI 部署的基礎。Arm 致力于為開發(fā)者提供構建先進、復雜的 AI 工作負載所需的技術，而上述的種種合作只是Arm 眾多舉措中的一部分。從傳感器、智能手機和軟件定義汽車，到服務器和超級計算機，Arm 將成為未來 AI 發(fā)展的基石。
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