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Arm推出Arm AI Portal,加速Arm平台AI应用优化与开发

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(原标题:Arm推出Arm AI Portal,加速Arm平台AI应用优化与开发)

新闻重点

· Arm AI Portal 将超过2,200万开发者及其智能体连接至 Arm 计算平台上的优化 AI 软件,覆盖云、边缘和物理 AI。

· 开发者既可采用预优化模型加速开发进程,也可导入并优化自有模型,从而在 Arm 平台上实现最佳性能表现。

· 随着开发工作日益向智能体驱动演进,AI Portal 让模型、性能数据和工作流能够被机器自动发现,直接融入开发者和智能体现有的开发环境,并帮助其更便捷地获取 Arm 最新 AI 技术。

随着智能体 AI(Agentic AI)正从云 AI 向边缘 AI 与物理 AI 延伸,开发者需要跨模型、运行时与硬件目标进行开发,其复杂度持续攀升。Arm 计算平台覆盖这一 AI 计算连续体,并依托超过2,200万开发者构成的广泛生态,为开发者提供优化的 AI 软件支持。

开发 AI 应用,无需以数周的模型搜索、基准测试与优化工作为起点。开发者需要快速定位适合的模型并了解其性能表现,智能体同样需要清晰的信号指引,以发现对应的模型、工具及技术资源。

在刚刚举办的Arm Create 开发者大会上海站,Arm 正式推出 Arm AI Portal,为开发者与智能体提供统一入口,从而在 Arm 计算平台范围内完成 AI 软件的发现、优化及部署。开发者可查找面向特定任务的预优化模型,获取性能与准确率数据,对比延迟、内存占用和模型规模,并访问代码示例及部署工作流。

后续,Arm AI Portal 还将提供相关工具,支持开发者导入包括专有模型在内的自有模型,并在 Arm 平台上开展性能分析与优化。目前,面向智能体 AI 的资源已开放预先体验,正式版本将于后续推出。

依托 Arm 技术优化 AI,加速开发进程

Arm AI Portal 面向基于 Arm 架构的计算平台,支持语言、语音、视觉及神经图形等多类 AI 工作负载。首批预优化模型包括阿里巴巴通义千问、Google Gemma 及 Ultralytics YOLO,支持的runtimes涵盖 ExecuTorch、LiteRT 及 ONNX-RT。生态合作伙伴包括阿里巴巴、树莓派(Raspberry Pi)及 Ultralytics。

Arm AI Portal 适配开发者与智能体的现有开发环境,经 Arm 优化的模型可通过 Hugging Face 获取,Portal 相关资源则可通过模型上下文协议(MCP)供编程智能体访问。

经 Arm 优化的模型已实现显著性能提升:

· 采用单线程执行与混合量化配置,搭载 Q8_0 talker 与 code predictor 组合方案,Qwen3-TTS 在 vivo X300上通过第二代 Arm 可伸缩矩阵扩展(SME2)的加速,实现了超过4倍的速度提升。

· Ultralytics YOLO26在 vivo X300上依托SME2技术,单线程 FP16相较 FP32实现超40% 性能提升;在树莓派5平台依托 NEON 技术,采用 FP16与 INT8混合量化方案,相比 FP32同样实现超40% 的性能提升。

在 Arm 计算平台全面释放 AI 潜能

Arm AI Portal 覆盖云 AI、边缘 AI 和物理 AI 领域的 Arm 计算平台,帮助开发者快速定位适配目标场景的优化模型。无论是机器人视觉模型、智能手机端的生成式人工智能(GenAI),还是运行于云 CPU 的任务专属大语言模型(LLM),开发者均可通过该平台获取。

Arm AI Portal 将SVE、SME 及神经网络加速能力等 Arm 技术与优化软件生态连接起来。以第二代移动终端计算子系统(Arm CSS for Mobile 2)为例,其模型可借助 SME2和集成神经加速器的 GPU 实现加速,并可通过 AI Portal 获得支持。

数十年来,Arm 始终致力于软件生态系统的构建。如今,AI Portal 将这一投入延伸至 AI 时代,帮助超过2,200万开发者及其智能体发现并使用针对目标硬件优化的软件。

AI Portal 现已正式上线。

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