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吃甲
从端侧智能到智能体 PC ,Arm正在重塑下一代个人计算 AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和Agent PC兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。
【PChome 2026年6月5日消息 】AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和智能体 (Agent) PC 兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。
过去三十年,Arm几乎定义了移动计算时代。从智能手机到平板电脑,再到物联网设备,低功耗、高能效始终是Arm最鲜明的标签。而在生成式AI浪潮席卷全球后,Arm正在推动自身完成一次更大的转型——从一家IP授权公司,进化为覆盖云 AI、物理 AI、边缘 AI的AI计算平台提供商。
在近日举行的Arm 边缘AI媒体交流会上,Arm释放出一个清晰信号:AI正在重新定义计算,而边缘AI与智能体 PC将成为未来数年的核心增长引擎。
AI正在重构计算范式
过去十年,计算能力主要集中于云端。但随着大模型规模持续增长,以及AI 智能体开始进入实际应用,行业正在面临新的挑战:如何在更低功耗、更高隐私保护和更低延迟的条件下,实现智能能力的大规模部署。
Arm认为,当下,AI 正在重塑各行各业,尤其是在重新定义计算本身。当前 AI 正沿着一条非常显著的演进轨道发展——无论是模型规模的持续扩展,还是 AI 应用需求的不断增长,都在推动这一进程。这也开始带动智能体 AI 的兴起,这一趋势在很大程度上是以 CPU 为核心驱动的,同时也正在催生一系列新一代应用场景。
过去AI计算更多依赖GPU或专用NPU,随着异构计算的发展,CPU、GPU以及AI加速器都需要具备运行AI工作负载的能力。Arm始终秉持异构计算的产品研发思路。在 Lumex 发布时,Arm即指出,CPU 必须拥有优异的 AI 运算实力,为此Arm在 CPU 内部集成矩阵运算引擎等模块,补齐矩阵处理相关性能。Arm推出的SME2(第二代可伸缩矩阵扩展)技术可助力 CPU实现全场景 AI 加速。搭载SME2的Arm C1 CPU集群为实际场景中的 AI 驱动型任务带来了显著的 AI 性能提升,包括:
* AI性能提升最高5倍;
* 语音工作负载延迟降低4.7倍;
* 音频生成速度提升2.8倍。
在Gemma 4模型测试中,SME2可实现预填充阶段平均5.5倍加速,解码阶段最高1.6倍提升。
与此同时,Arm还通过KleidiAI软件栈将这些能力开放给开发者,目前已集成至PyTorch ExecuTorch、Google LiteRT、MNN和ONNX Runtime等主流框架,开发者只要面向启用 SME2 的 Arm 架构安卓设备进行开发,就能自动获得开箱即用的性能优化。
这意味着AI能力正在从旗舰设备向数十亿终端普及。Arm预计,到2030年,SME与SME2技术将为全球设备新增超过100亿TOPS计算能力,覆盖超过30亿台终端。
AI PC进入Arm时刻
相比智能手机市场,Arm当前最值得关注的变化来自PC产业。过去很长时间里,PC市场一直由x86架构主导。但AI的出现正在改变竞争规则。
Arm边缘AI事业部执行副总裁 Chris Bergey
Arm认为,未来PC市场将同时存在两类产品:
一类是“传统计算市场”,持续向轻薄化、高续航演进,同时拥有 AI 助手功能;
另一类则是面向智能体的专用硬件平台。
在Arm看来,未来的智能体时代的 PC需要具备全天候运行能力,能够同时处理多个智能体任务,运行大型模型,并在本地完成推理与决策。
这恰恰是Arm架构的优势所在。
首先是能效。
Arm长期积累的高性能密度设计,使其能够在有限功耗下集成更多CPU核心,并实现更长续航时间。
其次是异构计算能力。
Arm强调CPU与GPU深度协同,借助统一内存(Unified Memory)让CPU和GPU共享全部DRAM资源,实现算力与带宽的动态调配,从而更高效运行大语言模型。
再次是生态成熟度。
过去两三年间,Windows on Arm生态快速完善。微软持续推进原生Arm应用开发,原生应用数量显著增长,企业客户也开始加速部署Arm平台。 从平台覆盖来看,Arm 的计算架构能够支持多个主流操作系统,包括 ChromeOS、Windows、iOS 和 Linux,这为跨平台 AI 应用提供了重要基础。
近期,在Microsoft Build 开发者大会上,Arm与微软联合发布了 Windows on Arm项目,旨在引导开发者获取相关学习资源,并为构建原生 Windows on Arm 应用提供支持,将进一步简化开发者开发 Arm 原生应用的流程。
从Windows on Arm到智能体PC
对于Arm而言,AI PC并非终点。真正的目标是面向智能体时代构筑计算基石。目前Arm已开始针对个人计算市场开发专属CSS(Compute Subsystem)产品——CSS for PC,第二代CSS for PC方案已交付合作伙伴。
值得关注的是,近期发布的RTX Spark平台正是基于Arm CSS for PC打造的产品,该平台集成了20个Arm核心,被视为智能体AI计算平台的重要尝试之一。 从某种意义上说,AI正在将PC从生产力工具演变为持续在线的智能体平台,而Arm希望成为这一变革背后的底层架构。
结语
AI时代正在重新定义计算产业。
从智能手机到AI PC,从云计算到边缘推理,Arm正在利用统一架构、能效优势和庞大的软件生态,打造覆盖云边端的AI计算平台。如果说过去的Arm定义了移动互联网时代,那么未来几年,Arm真正要争夺的,将是智能体时代的计算入口。而随着Windows on Arm生态成熟、边缘AI普及以及智能体 PC兴起,这场由AI驱动的架构变革,或许才刚刚开始。
比赛还没开打,上海申花却先宣告4大悍将缺阵,亚冠首战彻底凉凉 北京时间9月17日晚20:15,亚冠二级联赛G小组第一轮将上演一场令中国球迷非常关注的比赛,中超上海申花坐镇主场迎战实力不俗的新加坡球队淡滨尼流浪者。
上海申花这个赛季在中超高开低走,中超前8轮见谁灭谁,未尝败绩,但从第9轮开始,他们就突然变得不会踢球,目前的上海申花,不仅争冠无望,而且还要为保级而战。既然中超赛场如此不给力,上海申花自然希望能在亚冠二级联赛重新证明自己,所以,此番亚冠首战对阵新加坡球队淡滨尼流浪者,他们一定会力争取胜。
不过,这场亚冠比赛还没开打,上海申花却接连迎来4个令人沮丧的坏消息,那就是,此番对阵淡滨尼流浪者,上海申花阵中将有吴曦、朱辰杰、杨皓宇、拉斐尔-拉唐等4位主力悍将同时缺席比赛。吴曦、朱辰杰、杨皓宇缺阵是因为要抽调去打亚运队的比赛;而外援拉斐尔-拉唐不能出战则是因为跨赛季禁赛。大战还没开打,球队一下子却有4位主力悍将宣告缺阵,这对于上海申花来说,无疑是致命暴击。
朱辰杰是上海申花后防核心,卡位精准,解围效率高,防空能力稳定,是球队后防线的定海神针。他这一缺阵,将会直接导致上海申花后防防守硬度锐减,防线整体协防、补位能力也将同步下降。这样的话,后防线的稳定性必然随之降低。
吴曦更是上海申花的中场最关键球员,作为后腰,他不光跑动覆盖范围大,而且兼具拦截防守、中场调度、攻防转换的能力,更难得的是,他还能在关键时刻送出精准传球和贡献远程威胁进攻。他这一缺阵,上海申花中场的整个控制力必然锐减。
杨皓宇则是申花中前场全能轮换主力,他活动范围广,传球精准,擅长无球跑动和攻防串联,可适配多个中场、前场位置,此外还承担部分定位球主罚任务。他虽然并非球队中的关键球员,但他缺阵后,球队中前场的阵容厚度必然降低。
最后是王牌外援拉斐尔·拉唐的禁赛。拉唐是上海前场的核心攻击手,他首先技术全面,能传能射,可以出任前锋,也可以回撤出任中场指挥官;其次,他门前抢点能力突出,擅长后插上得分,是球队非常稳定的得分点。他这一禁赛缺阵,上海申花的前场进攻效率必然大打折扣。
本来,对手淡滨尼流浪者就是一支神秘之师,上海申花对阵他们可谓胜负难料,现在,比赛还没开打,上海申花却先接连迎来这样4个坏消息,看来,上海申花新赛季亚冠首战要彻底凉凉了。
本文目录 内容导读 正文内容 读者反馈 相关标签 分享 评论区 配图:泉州上百个私人场所被直播被偷窥 只因装了监控
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责任编辑:本站编辑 · 更新时间:2026-10-10 14:57:03 · 来源:本站整理
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