首頁 > 新聞資訊 rm??于近日宣布多項(xiàng)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(yàn)變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。除了自身已能實(shí)現(xiàn) AI 開發(fā)的技術(shù)平臺之外，Arm 還與 AMD、英特爾、Meta、微軟、NVIDIA 和高通技術(shù)公司等領(lǐng)先的科技企業(yè)攜手合作，通過多項(xiàng)計(jì)劃，聚焦于先進(jìn) AI 能力的實(shí)現(xiàn)，由此帶來更快響應(yīng)、更加安全的用戶體驗(yàn)。這些合作計(jì)劃將在所有計(jì)算進(jìn)行之處，助力 1500 多萬名 Arm 開發(fā)者，構(gòu)建其所需的基礎(chǔ)框架、技術(shù)和規(guī)范，帶來新一代的 AI 體驗(yàn)。
“Arm 執(zhí)行副總裁兼首席架構(gòu)師與院士 Richard Grisenthwaite 表示：AI 的廣泛應(yīng)用依賴于軟、硬件創(chuàng)新的持續(xù)協(xié)同。小到邊緣側(cè)運(yùn)行工作負(fù)載的小型傳感器，大到處理復(fù)雜工作負(fù)載以訓(xùn)練大語言模型 (LLM) 的大型服務(wù)器，軟硬件的協(xié)同發(fā)展將在每個(gè)技術(shù)節(jié)點(diǎn)中，助力 AI 能力的提升。隨著整個(gè)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(nèi)的協(xié)作至關(guān)重要，為此，我們才能實(shí)現(xiàn) AI 的規(guī)模化，包括加大邊緣側(cè)的推理能力。”
助力邊緣 AI 發(fā)展
當(dāng)下生成式 AI 和 LLM 正成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)，而鑒于在智能手機(jī)領(lǐng)域，70% 的第三方 AI 應(yīng)用都運(yùn)行在 Arm CPU 上，Arm 已引領(lǐng)邊緣 AI 長達(dá)多年。在探索如何以可持續(xù)的方式實(shí)現(xiàn) AI 并高效傳輸數(shù)據(jù)的同時(shí)，行業(yè)也需要繼續(xù)發(fā)展以實(shí)現(xiàn)在邊緣側(cè)運(yùn)行 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 模型，然而，開發(fā)者在此卻面臨著計(jì)算資源日益受限的難題，使這個(gè)任務(wù)的實(shí)現(xiàn)充滿了挑戰(zhàn)。
Arm 正與 NVIDIA 展開合作[1]，針對 NVIDIA TAO 進(jìn)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(gòu)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(gè)易使用的界面，可在免費(fèi)且開源的領(lǐng)先 AI 和 ML 框架——TensorFlow 和 PyTorch 上進(jìn)行構(gòu)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(shí)賦能邊緣設(shè)備實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的 AI 工作負(fù)載，提升 AI 體驗(yàn)。
在所有設(shè)備與市場中推動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
在邊緣側(cè)推進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部署是實(shí)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(gòu)的邊緣側(cè)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(shè)備上，部署先進(jìn)的 AI 和 ML 工作負(fù)載所需的先進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。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。
與 Meta 的合作依托于 Arm 在 Tensor 運(yùn)算符集架構(gòu) (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(luò)工作負(fù)載。在基于 Arm 架構(gòu)的各種處理器和數(shù)十億的設(shè)備上，TOSA 也將成為 AI 和 ML 的堅(jiān)實(shí)基石。
推動產(chǎn)業(yè)規(guī)模化的 AI
若要以相對低的成本實(shí)現(xiàn) AI 規(guī)模化落地，支持廣泛的數(shù)據(jù)格式至關(guān)重要。Arm 一直在為諸多專注于 AI 工作負(fù)載的新型小數(shù)據(jù)類型提供支持。
去年，Arm、英特爾和 NVIDIA 聯(lián)合發(fā)布了新型 8 位浮點(diǎn)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(kuò)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(diǎn)規(guī)范 (OFP8)[2]。在最新的 A-profile 架構(gòu)更新中，Arm 添加了與該標(biāo)準(zhǔn)一致的 OFP8，以助力其在行業(yè)內(nèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)模型，從而不斷提高數(shù)十億設(shè)備上的 AI 計(jì)算能力。
開放的標(biāo)準(zhǔn)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(guān)重要。為繼續(xù)支持相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的行業(yè)協(xié)作，Arm 于近日正式加入了 MX 聯(lián)盟[3]，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(shù)公司。近期，MX 聯(lián)盟針對名為微擴(kuò)展的新技術(shù)，進(jìn)行技術(shù)規(guī)范的合作。這項(xiàng)技術(shù)基于芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域多年的探索與研究，是一種用于 AI 應(yīng)用的窄位（8 位和 8 位以下）訓(xùn)練與推理的精細(xì)擴(kuò)展方法。該規(guī)范對窄位數(shù)據(jù)格式進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化，以消除行業(yè)的碎片化，實(shí)現(xiàn) AI 的規(guī)模化。
秉承合作精神，MX 聯(lián)盟通過開放計(jì)算項(xiàng)目 OCP，以開放、免許可的形式發(fā)布了 MX 規(guī)范。OCP 項(xiàng)目由超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商和計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的其他行業(yè)參與者組成，旨在促進(jìn)相關(guān)技術(shù)在業(yè)內(nèi)的廣泛采用。這也體現(xiàn)了各方認(rèn)識到在生態(tài)系統(tǒng)中對可擴(kuò)展 AI 解決方案提供公平訪問的必要需求。
前所未有的 AI 創(chuàng)新
Arm 已成為全球 AI 部署的基礎(chǔ)。Arm 致力于為開發(fā)者提供構(gòu)建先進(jìn)、復(fù)雜的 AI 工作負(fù)載所需的技術(shù)，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(jī)和軟件定義汽車，到服務(wù)器和超級計(jì)算機(jī)，Arm 將成為未來 AI 發(fā)展的基石。
（文章來源公眾號：Arm社區(qū)）
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