今年3月舊金山Arm Everywhere
上最重要的發布就要屬Arm AGI CPU。時隔6個月，Arm Everywhere來到中國，但這次Arm AGI CPU只占了其一。
因為Arm看到，受成本、隱私、時延等因素影響，越來越多計算開始向外擴散，在端側完成。
按Arm 執行副總裁兼首席商務官 Will Abbey的話說，雲端仍將是智能體運行的重要基礎，但智能體的部署位置正在不斷向外延伸。隨著對時延、隱私和個性化能力的要求提升，一部分智能體開始走向邊緣，更靠近數據和用戶本身。
更進一步，智能還會進入物理世界。機器人等設備需要感知環境、理解變化，並實時做出決策和行動。因此未來的智能體不會被限定在單一環境中，圍繞同一個目標，在雲、邊緣和物理設備之間協同運行，完成一整套跨環境任務。
這也構成了Arm Everywhere China的三條主線：邊緣AI、物理AI和雲AI。
邊緣與物理AI：智能開始靠近人，也開始進入現實世界
邊緣涵蓋的設備形態非常廣，從資源和功耗高度受限的小型設備，到智慧型手機、PC等高性能終端。隨著算力持續提升，一些終端設備已經具備過去只有大型計算系統才能提供的計算能力。
這也使Arm能夠橫跨不同設備形態，為從低功耗終端到高性能設備提供統一的計算基礎。
Arm看到，AI正變得越來越持續、分布式和個人化。推出了第二代移動終端計算子系統（CSS for Mobile 2），在單一計算平台中實現對智能體AI和AI原生圖形技術的全面支持。
Arm CSS for Mobile 2集成全新Arm Mali G2-Ultra NX GPU、搭載第二代Arm可伸縮矩陣擴展（SME2）的 Arm C2 CPU集群、增強型系統 IP、物理實現方案以及開發者就緒的軟體生態系統。
「過去幾年，CPU承擔AI工作負載的能力不斷增強，SME2是其中一項重要技術。」Arm邊緣AI智能終端計算副總裁James McNiven談到，如今，大量Android設備上的AI任務已經可以直接在CPU上運行。進入智能體時代後，端側AI的工作方式開始變得更複雜。智能體不再只是被動響應用戶指令，需要同時調用多種能力、處理多個任務線程，並結合用戶上下文判斷下一步該做什麼。
Arm C2 CPU集群結合了Arm 性能最強大的移動 CPU——C2-Ultra、面向能效優化的 C2-Pro CPU，以及雙 SME2 單元。這裡重點介紹一下Arm C2-Ultra CPU，與上一代 C1-Ultra 相比，其實現了高達1.7倍的AI性能提升、高達15%的單線程性能提升、在相同性能下，高達38%的功耗降低。
從一個智能體訂餐案例看，當用戶向設備提出「幫我計劃並預訂結婚紀念日晚餐」的請求時，一整套智能體工作流就已經開始執行：設備需要先理解用戶意圖，結合已有資訊獲取上下文，再判斷餐廳偏好、地點和時間，並調用相應服務完成預訂。CPU性能提升後，這些環節都能更快執行。在單線程性能提升的基礎上，配合SME2等能力，能讓整體工作流速度較上一代提升約24%。
另外就是圖形技術正在被AI改變。過去GPU的升級主要圍繞更快的渲染速度、更好的光照效果和更高的解析度。現在AI能力進入GPU，神經網路可以直接參與畫面生成、重建和增強，讓移動終端在有限的功耗條件下實現過去難以達到的視覺效果和沉浸式體驗。
縱觀整個計算平台，未來並不會依賴某一個CPU或單一加速器完成所有任務，會根據不同工作負載，讓CPU、GPU以及其他計算單元各自發揮作用，並在系統層面協同完成AI計算。
Arm Mali G2-Ultra NX就是面向AI原生圖形推出的新一代移動GPU。它首次在Mali GPU中集成專用神經網路加速器，讓神經網路計算與傳統圖形處理能夠在GPU內部更緊密地協同運行，同時重新設計執行引擎，並引入第三代光線追蹤單元RTUv3，以應對下一代移動圖形工作負載。
與上一代相比，Arm Mali G2-Ultra NX基準測試性能提升24%，非AI遊戲性能提升14%，DRAM流量最多降低13%。目前Mali GPU全球累計出貨量已超過140億顆。
物理AI與單純的運行一個應用不同，物理世界對於實時性、可靠性、安全以及計算性能都有非常嚴格的要求。
Arm將Arm Total Design的模式進一步擴展到物理AI領域，發布了面向物理AI的Arm全面設計生態項目（Arm Total Design for Physical AI）。「從底層晶片、軟體、感知、交互和最終系統，物理 AI 涉及多個環節的協同。」Arm 物理AI業務拓展副總裁Dermot O'Driscoll說道，對於希望把技術真正做成產品的企業來說，只有打通整個技術棧，才能降低集成複雜度，加快產品開發和落地。
今天不同公司對於「機器人能力」有不同定義，這讓整個行業的交流、比較和系統集成都非常困難。所以機器人能力分級框架（Robotics Capability Framework）的發布則是構建機器人領域的通用語言，為定義和推動機器人系統的發展奠定基礎。
雲和AI基礎設施：Neoverse CS與AGI CPU兩條路徑並進
我們再來重點說說Arm在雲上的最新進展，雖然邊緣AI和物理AI正在打開新的應用空間，但從當前產業發展來看，雲和AI基礎設施依然是人工智慧運行的核心陣地。
Arm本質上是一家生態公司，自2019年推出Neoverse以來，全球數據中心已經累計部署了大約15億顆Neoverse CPU核心。達到10億顆大約用了六年，從10億增長到15億顆，只用了不到一年。
從各大雲服務商選擇Arm開發定製晶片就能看出，AI 基礎設施正在加速向Arm架構遷移。這樣既可以提高數據中心性能和計算容量，也能夠降低總體擁有成本。
對大型雲廠商而言，採用Arm的價值還在於能夠掌握自己的晶片路線圖。微軟已經將Teams 等服務運行在自研的Microsoft Cobalt 100 CPU上，並針對自身工作負載加入通用CPU中並不常見的專用加速能力。按照Eddie Ramirez的說法，微軟能夠在18個月內疊代兩代產品，AWS在七年時間裡疊代了五代Graviton。相比固定跟隨通用處理器廠商的產品周期，雲廠商可以根據自身工作負載更快調整晶片設計。
當然，智能體時代也在改變數據中心CPU的使用方式。智能體需要7×24小時持續運行，並且一次會啟動幾百項操作，包括調用數百個工具、執行任務、調用 API，甚至與其他智能體交互。
在這種工作負載下，每瓦性能會變得更加重要。
「從網路設備、儲存伺服器、GPU系統，到通用伺服器、控制系統和安全系統，不同場景都會使用CPU，但對性能、能效、吞吐和擴展能力的要求並不相同。」Arm雲AI業務拓展副總裁Eddie Ramirez強調，Arm並不試圖用一顆CPU覆蓋所有場景，我們要做的是針對不同工作負載提供不同類型的平台。
一類產品更強調能效和設計靈活性，適合需要定製化和大規模部署的場景。另一類則面向對響應性能和擴展能力要求更高的工作負載。通過這樣的產品組合，Arm希望覆蓋數據中心中更加多樣化的計算需求，同時讓客戶能夠根據不同業務場景選擇更合適的基礎設施方案。
Neoverse CSS解決的就是幫助合作夥伴更快地設計和部署，合作夥伴不必每一次都從頭進行系統集成。同時，Arm開發晶片產品的經驗也會反饋到下一代CSS和IP的設計里。
Neoverse CSS讓合作夥伴把創新放在真正需要差異化的地方。中國市場就有一些典型案例。部分中國DPU廠商基於Arm技術開發數據處理產品，並進入大型雲服務商的基礎設施體系。
DPU需要CPU與高速網路能力緊密協同，例如面向AI基礎設施的800G網路，對計算、數據處理和網路傳輸之間的配合提出了更高要求。這就是將Arm的底層技術和合作夥伴自身在網路、系統和產品設計上的創新疊加，實現的差異化產品開發和落地。
為了讓CSS 更容易適應不同設計，Arm發布了目前為止可配置性最高的Neoverse計算子系統（CSS）N4，這是一款真正面向差異化基礎設施設計的 CSS，同時能夠很好地支持AI時代的橫向擴展工作負載。
Neoverse CSS N4單顆裸片（die）最高可搭載128個核心，支持LPDDR6內存與PCIe Gen 7互連。與Neoverse CSS N3相比，其性能最高可提升至兩倍，每瓦性能最高可達1.25倍，內存頻寬最高可達1.75倍。
當然定製晶片並不適合所有客戶。Eddie Ramirez 提到，打造一款領先SoC通常需要投入5 億至8億美元。對於沒有意願或能力承擔這類研發成本的企業，就不得不提3月美國Arm Everywhere的主角：Arm AGI CPU。這也是Arm兩條腿走路的另一條路徑，可直接部署的高性能計算平台。
Arm AGI CPU 提供了一條更低門檻的路徑：無需自己完成晶片設計，也可以直接部署 Arm 架構的伺服器計算能力。
隨著Arm AGI CPU推出，合作夥伴也在繼續增加，覆蓋AI系統、邊緣計算和前沿模型等不同方向。
這些合作背後，看中的既有Arm的軟體生態，也有其在高性能、高能效計算上的能力。與此同時，Arm也在中國引入新的合作夥伴，進一步推進AGI CPU及相關計算服務在本地市場的部署，火山引擎就是重要的合作夥伴之一。
Arm還宣布正與新紫光集團深化戰略合作，新紫光集團希望結合自身產業能力與Arm的高性能、高能效計算技術，共同面向中國快速增長的AI基礎設施需求，打造具有差異化能力的產品。此前，新紫光集團旗下多家產業公司已經與Arm圍繞IP授權等展開合作，此次合作則進一步延伸至Arm IP、計算子系統（CSS）以及AGI CPU等產品和技術。
雙方的合作還會跳出單一產品層面。新紫光集團計劃結合Arm的計算技術，以及自身在晶片設計、系統開發和AI應用等方面的能力，面向未來構建覆蓋多代演進路線的AI基礎設施產品體系。
與此同時，雙方還計劃成立聯合通用人工智慧創新中心，圍繞AI智能體編排、CXL內存池化、機架級系統架構以及邊緣AI等方向開展聯合創新。新紫光集團希望與Arm共同完善面向中國市場的下一代AI基礎設施底座。
從IP、CSS到AGI CPU，Arm讓不同類型的客戶都能找到適合自己的路徑。隨著智能體帶來的算力需求繼續增長，性能、能效和成本會越來越直接地影響基礎設施選擇。
對Arm來說，這也意味著新的機會正在打開。
