21世纪经济报道记者骆轶琪 深圳报道

　　AI大模型的兴起正为移动终端产业链带来新发展机会，但更大的算力需求、更多元化的设备品类也带来新挑战。

　　近日举行的Arm Tech Symposia年度技术大会上，Arm终端事业部产品管理副总裁James McNiven在演讲中指出，随着与合作伙伴紧密合作，Arm预计到2025年底，全球将有超过1000亿台具备AI能力的Arm设备。

　　“这是指累计数据，涵盖从Cortex-M到Cortex-A驱动的AI推理任务设备，包括从物联网到基础设施，再到汽车和终端等各个领域。”受访时他进一步分析，为此，Arm分别从硬件架构更新、软件工具完善、生态部署等方面推进。

　　难度大幅提升

　　随着摩尔定律走向放缓、AI大模型快速探路发展，芯片行业正迎来快速迭代周期。

　　James McNiven分析道，在新需求下，无论是算力、性能、能效，还是上市时间的需求都在不断提升。“构建计算的方式必须随之演变，芯片不再是一个由离散模块或组件以模块化方式构建的简单集合，这种方法无法充分释放性能或能效。我们需要从整体解决方案的角度进行设计。这需要更深度地集成，更多功能需要协作共存，以实现更低延迟、更高带宽、更高能效。”

　　整个芯片行业也在探索一系列技术以应对挑战。例如在封装层面，2.5D和3D封装为异构集成的芯片带来便利，但复杂度显然大幅提高。

　　James McNiven进一步分析，“首先，在2.5D和3D芯片封装技术之下，我们需要在更小尺寸空间内集成更多的功能和组件，这加剧了对更紧密集成技术的迫切需求。其次，随着工艺节点和封装技术的不断革新，制造流程变得更加复杂且耗时更长。同时，先进的半导体制造工艺成本高昂，为了充分发挥这些工艺技术的价值，我们必须确保芯片在性能和能效上达到最优水平。应对这些艰巨挑战，是我们必须直面的任务。”

　　尤其是AI大模型驱动高性能计算需求快速涌现，指向更高算力、更大内存带宽等发展趋势。

　　仅中国市场就有旺盛诉求，第三方机构Counterpoint预计，到2026年底，中国道路上预计将有超过100万辆搭载L3级别ADAS（高级驾驶辅助系统）的汽车。IDC预计，到今年底中国将有1.7亿台以上支持AI的智能手机，55%的PC将支持AI功能。

　　James McNiven分析，要充分释放AI的潜力，需从系统层面思考问题，将硬件、软件和生态无缝集成到一个全面的解决方案中，使其具备更好可扩展性、性能和能效，并且能够加速产品上市。

　　“我们通常需要异构计算的方式，以实现对系统多种计算要素的优化协作；为了管理不同应用程序中的工作负载，需要一种能够高效率编写软件的方式，让开发者能够针对该硬件进行开发；还需要谨慎考虑如何将这些计算组件结合在一起。因此推出了Arm计算子系统 (CSS)。”他续称。

　　面向AI时代也需要更优化的架构支撑。Armv9就被称为是适应于AI时代的计算架构。

　　James McNiven介绍，Armv9近期新增了两大支持AI计算的关键技术：可伸缩向量扩展 (SVE)和可伸缩矩阵扩展 (SME)。“例如，SVE2已应用于一些领先的计算产品中，如全新天玑9400，可加速工作负载、惠及开发者和终端用户，其提升了视频和图像处理等能力。SME方面，新一代架构功能将为开发者提供通用指令集，使其能够一次在多个硬件平台上实现Arm架构中的加速效果。”

　　软件地位也快速提升。据介绍，Arm团队拜访了众多AI创业公司，发现在AI热潮兴起前的初创公司中，硬件和软件工程师比例大约是50：50。但现在变成了10：90，即10%的硬件工程师和 90%的软件工程师。软件地位已经压倒性提升，围绕软件构建的复杂性也在持续增长。

　　“我们需要以软件为中心的思维来思考硬件设计，目前已有2000万名开发者在Arm平台上进行软件开发。”James McNiven指出。

　　加速生态建设

　　除了对软硬件能力升级外，构建紧密的生态合作伙伴以应对复杂的芯片设计需求日益重要。

　　21世纪经济报道记者发现，这种合作形式愈发深入和多样化。例如近期，vivo Arm联合实验室揭牌。

　　对此，James向21世纪经济报道记者表示，联合实验室的建立表明了双方将进一步合作。“多年来，Arm在基准测试等方面表现出色，而OEM厂商对他们客户和终端用户需求的理解会更加深入，vivo能够为我们带来对真实用户场景的深入洞察，帮助我们持续改进产品和解决方案，最终为vivo的手机用户带来更优异的移动体验。”

　　除了Arm的传统优势项目手机之外，AI PC、AR/VR、智能汽车等都是AI大模型时代被寄予更高成长空间的终端市场，这也意味着平台设计更为碎片化和复杂化。

　　James McNiven受访时指出，端侧的确面临因使用不同API和平台而导致的碎片化挑战。

　　“Arm Kleidi就是一个重要解决思路。我们需要思考如何打造一个软件库，通过将其集成到合作伙伴的软件中，让这些应用能够在包括移动终端在内的端侧领域，充分发挥Arm CPU的性能优势。同时，我们也持续投入软件，例如，在企业场景中提供支持，通过与Linaro的合作，持续强化对Linux的支持，在固件标准（如UEFI）上作出贡献，以及对一些开源工具进行支持等。这些都是我们持续进行的工作任务，目标是尽可能减少产业碎片化。个人认为，在终端领域Arm现在进展非常不错。”他分析道。

　　近日，Arm宣布与腾讯合作，通过Kleidi与腾讯混元大模型进行集成，令混元大模型的预填充部分加速了100%，解码器速度提高了10%。这些性能改善有助于在端侧实现更快、更高效的AI操作。“此外，我们在不到24小时内就将Kleidi集成到了Llama 3中。”James McNiven进一步举例道。

　　James McNiven介绍，Arm也在积极与开源社区进行合作。特别在中国市场，其与龙蜥社区、欧拉社区、OpenCloud OS都在开展合作。

　　随着AI大模型持续演进优化，终端对功耗和能效仍有旺盛需求，技术走向仍有不确定性，那么该如何应对AI不确定性浪潮？

　　James McNiven分析，AI 工作负载正在急剧增长，但具体增长到什么程度尚未可知。“毕竟，就像两年前，我们可能还没有预想到会有今天涌现的一些用例。但我们认为，未来需要支持更多处理能力，并需要关注对新型数据类型的支持。”

　　他进一步举例，“我们已经见证了图像生成和音乐生成技术的蓬勃发展，而视频生成是既充满挑战又激动人心的未来趋势，特别是当它与AR/VR结合时。好消息是，对整个生态系统而言，意味着需要大幅提升性能、提高效率，并加速产品迭代，这是Arm擅长之处，也将为我们带来前所未有的巨大机遇。”

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