新聞重點(diǎn)：
·在Arm CPU上運(yùn)行Meta最新Llama 3.2版本，其云端到邊緣側(cè)的性能均得到顯著提升，這為未來AI工作負(fù)載提供了強(qiáng)大支持
·Meta與Arm的合作加快了用例的創(chuàng)新速度，例如個(gè)性化的端側(cè)推薦以及日常任務(wù)自動(dòng)化等
·Arm十年來始終積極投資AI領(lǐng)域，并廣泛開展開源合作，為1B至90B的LLM實(shí)現(xiàn)在Arm計(jì)算平臺(tái)上無縫運(yùn)行
人工智能(AI)的迅猛發(fā)展意味著大語言模型(LLM)的新版本不斷推陳出新。要充分發(fā)揮AI的潛力并抓住其帶來的機(jī)遇，需要實(shí)現(xiàn)LLM從云端到邊緣側(cè)的廣泛部署，而這也伴隨著對(duì)計(jì)算和能源需求的大幅增長。整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)正攜手尋找應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)的解決方案，不斷推出新的更加高效的開源LLM，以便大規(guī)模實(shí)現(xiàn)各種AI推理工作負(fù)載，加快為用戶帶來全新、快速的AI體驗(yàn)。
為此，Arm與Meta展開緊密合作，在Arm CPU上啟用新的Llama 3.2 LLM，集成開源創(chuàng)新與Arm計(jì)算平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)，顯著推進(jìn)了解決AI挑戰(zhàn)的進(jìn)程。得益于Arm的持續(xù)投資及與新型LLM的合作，Arm CPU運(yùn)行AI的優(yōu)勢(shì)在生態(tài)系統(tǒng)中脫穎而出，使Arm成為AI推理開發(fā)者的首選平臺(tái)。
加速云到邊緣側(cè)的AI性能
小型LLM(如Llama 3.2 1B和3B)能夠支持基于文本的基礎(chǔ)生成式AI工作負(fù)載，對(duì)于大規(guī)模AI推理的實(shí)現(xiàn)至關(guān)重要。通過Arm CPU優(yōu)化內(nèi)核在Arm技術(shù)驅(qū)動(dòng)的移動(dòng)設(shè)備上運(yùn)行新的Llama 3.2 3B LLM，可讓提示詞處理速度提高五倍，詞元(token)生成速度提高三倍，在生成階段實(shí)現(xiàn)每秒19.92個(gè)詞元。這將直接減少了在設(shè)備上處理AI工作負(fù)載的延遲，大大提升了用戶整體體驗(yàn)。此外，當(dāng)邊緣側(cè)能處理的AI工作負(fù)載越多，往返云端傳輸數(shù)據(jù)所節(jié)省的電量就越多，進(jìn)而節(jié)省了能源和成本。
除了在邊緣側(cè)運(yùn)行小型模型，Arm CPU同樣支持在云端運(yùn)行更大的模型(如Llama 3.2 11B和90B)。11B和90B的模型非常適合云端基于CPU的推理工作負(fù)載，可生成文本和圖像，其中，在Arm Neoverse V2上的測(cè)試結(jié)果展現(xiàn)出了更大的性能提升。在基于Arm架構(gòu)的AWS Graviton4上運(yùn)行11B的圖像和文本模型，可以在生成階段實(shí)現(xiàn)每秒29.3個(gè)詞元的表現(xiàn)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人類大約每秒閱讀五個(gè)詞元的速度。
AI將通過開源創(chuàng)新和生態(tài)系統(tǒng)協(xié)作迅速擴(kuò)展
能公開獲取新的LLMs(如Llama 3.2)至關(guān)重要。開源創(chuàng)新正以迅猛速度發(fā)展，在之前的版本中，開源社區(qū)在不到24小時(shí)的時(shí)間內(nèi)便能在Arm上部署并運(yùn)行新的LLM。
Arm將通過Arm Kleidi進(jìn)一步支持軟件社區(qū)，讓整個(gè)AI技術(shù)棧能夠充分發(fā)揮這一優(yōu)化的CPU性能。Kleidi可在任何AI框架上解鎖Arm Cortex和Neoverse CPU的AI功能和性能，無需應(yīng)用程序開發(fā)者進(jìn)行額外的集成工作。
通過最近的Kleidi與PyTorch集成以及正在推進(jìn)的與ExecuTorch集成，Arm正在為基于Arm CPU的開發(fā)者提供從云端到邊緣側(cè)的無縫AI性能。得益于Kleidi與PyTorch的集成，在基于Arm架構(gòu)的AWS Graviton處理器上運(yùn)行Llama 3 LLM的詞元首次響應(yīng)時(shí)間加快了2.5倍。
同時(shí)，在端側(cè)，與參考實(shí)現(xiàn)相比，在KleidiAI庫的加持下，使用llama.cpp庫在新的Arm Cortex-X925 CPU上運(yùn)行Llama 3的詞元首次響應(yīng)時(shí)間加快了190%。
構(gòu)建AI的未來
Arm與Meta的合作成為了行業(yè)合作的新標(biāo)桿，匯聚了Arm計(jì)算平臺(tái)的靈活性、普及性和AI功能，以及Meta等行業(yè)巨頭的技術(shù)專長，共同解鎖AI廣泛應(yīng)用的新機(jī)遇。無論是利用端側(cè)LLM滿足用戶的個(gè)性化需求，如根據(jù)用戶所處的位置、日程和偏好來執(zhí)行任務(wù)，還是通過企業(yè)級(jí)應(yīng)用來優(yōu)化工作效率，讓用戶能夠更專注于戰(zhàn)略性任務(wù)，Arm技術(shù)的集成都為未來奠定了基礎(chǔ)。未來，設(shè)備不再只是命令和控制工具，更是能在提升用戶整體體驗(yàn)方面扮演積極的作用。
在Arm CPU上運(yùn)行Meta最新Llama 3.2版本，其AI性能實(shí)現(xiàn)了顯著提升。這類開放式合作是實(shí)現(xiàn)無處不在的AI創(chuàng)新、促進(jìn)AI可持續(xù)發(fā)展的最佳途徑。通過新的LLM、開源社區(qū)和Arm的計(jì)算平臺(tái)，Arm正在構(gòu)建AI的未來，到2025年，將有1000多億臺(tái)基于Arm架構(gòu)的設(shè)備支持AI。
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