Arm异构计算新灵活驾驭CPU赋能AI工作负载
在现代计算领域，人工智能（AI）的广泛应用已经渗透到从云端到边缘侧的每一个角落。然而，面对多样化的AI用例和需求，单一的计算组件已无法满足所有挑战，异构计算平台应运而生。这种平台能够灵活利用CPU、GPU和NPU等多种计算引擎，共同应对AI带来的复杂计算任务。
在众多计算组件中，Arm CPU凭借其卓越的性能、能效、普及性、编程便捷性和灵活性，在AI加速方面发挥着关键作用。从微小的嵌入式设备到庞大的数据中心，Arm CPU都已成为各种平台上AI加速的坚实基石。这种灵活性不仅为AI推理提供了广泛的支持，还使得CPU能够胜任技术栈中的数据预处理和编排等其他任务。
Arm CPU的灵活性为生态系统带来了显著的益处。首先，它能够处理数十亿台设备上的各种AI推理用例，如智能手机、云和数据中心中的常见应用。其次，开发者无需为不同的数据格式构建多个版本的代码，便能在更多种类的数据格式中运行更广泛的软件。最后，CPU的灵活性使其成为加速AI工作负载的理想选择，为行业提供了多样性和选择的余地。
Arm计算平台不仅包含CPU，还涵盖了GPU和NPU等AI加速器技术。这些技术在多个市场中与CPU进行集成，共同推动AI的发展。在移动端领域，Arm终端计算子系统（CSS）集成了Armv9.2 CPU集群和Arm Immortalis-G925 GPU，为图像分割、对象检测、自然语言处理和语音转文本等AI用例提供加速。而在物联网（IoT）方面，Arm Ethos-U85 NPU与基于Arm Cortex-A的系统相结合，为工厂自动化等场景提供AI性能加速。
除了Arm自己的加速器技术外，其合作伙伴也利用Arm CPU的灵活性定制出具有差异化的芯片解决方案。例如，NVIDIA的Grace Blackwell和Grace Hopper超级芯片均采用了Arm CPU和NVIDIA的AI加速器技术，显著提升了AI性能。其中，Grace Blackwell超级芯片将NVIDIA的Blackwell GPU架构与基于Arm Neoverse的Grace CPU相结合，通过系统级设计优化，实现了能耗的大幅降低和单个GPU性能的大幅提升。
Arm的领先架构是其CPU设计灵活性的关键所在。这一架构提供了一个与AI加速器技术紧密集成的基础平台，并支持多种向量长度，使得多个神经网络能够在不同数据点上轻松执行。这种灵活性为整个芯片生态系统提供了丰富的定制机会，并推动了架构创新的不断发展。
从Armv7架构首次涉足机器学习（ML）工作负载开始，Arm架构不断增强。Armv8中增加了向量点积和矩阵乘法特性，而Armv9则引入了Arm SVE2和新的Arm SME技术，为广泛的生成式AI工作负载和用例提供了更高的计算性能和更低的功耗。
作为AI时代的计算平台，Arm推动了持续的架构创新，以满足速度更快、互动性更好和沉浸感更强的AI应用的发展。Arm CPU作为异构计算方法中的一部分，能够无缝增强和集成GPU和NPU等AI加速器技术，共同打造更强大、更高性能的AI功能。
对于Arm的技术合作伙伴而言，Arm CPU的灵活性意味着丰富的定制选择。他们可以利用这一优势为AI工作负载构建完整的芯片解决方案，满足特定用例和计算需求。这种合作不仅推动了AI技术的发展，还为整个生态系统带来了更多的机遇和可能性。
在数据中心领域，Arm CPU的灵活性和能效优势尤为突出。它们能够处理大量的AI推理任务，同时保持较低的能耗水平。这使得Arm CPU成为数据中心中AI加速的理想选择之一。
与此同时，Arm GPU在AI加速方面也发挥着重要作用。它们能够提供强大的并行计算能力，加速深度学习模型的训练和推理过程。这种加速能力使得Arm GPU成为许多AI应用中的关键组件。
在物联网领域，Arm NPU的出现为AI性能的提升带来了新的机遇。它们能够针对特定的AI任务进行优化，提供更高的计算效率和更低的功耗。这使得Arm NPU成为物联网设备中AI加速的理想选择之一。