阿里云、联想、小鹏汽车站台,Arm 年度技术大会展现生态实力

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Arm Tech Symposia 年度技术大会今日在上海举行。作为 Arm 一年一度的技术盛会,本届大会以“让我们携手重塑未来”为主题,吸引了近 2,000 位行业专业人士、工程师以及开发者报名参会,会中聚焦生成式人工智能 (AI)、边缘 AI、大语言模型 (LLM)、芯粒 (Chiplet) 技术、AI 基础设施、智能驾驶等前沿科技,旨在推动 AI 技术在 Arm 生态系统中展开进一步的交流与合作。

本次活动中,Arm 深入探讨了 AI 对计算的需求,并分享了其作为计算平台公司如何通过全面的计算子系统、从云到端的软件开发赋能、紧密合作的生态系统三大核心,助力合作伙伴把握 AI 的发展机遇。如今,Arm 采用更全面的系统级设计思维,专注硬件与软件的协同优化,针对不同应用市场带来对应的计算子系统 (CSS),扩展底层技术巩固 AI 计算需求。软件方面,Arm 表示,软件始终是 Arm 计算平台的重要组成部分,将一如既往地投资创新软件技术,为全球 2,000 万基于 Arm 平台的开发者提供从云到端、高效、易用、无缝的开发体验,全面赋能软件创新。在生态方面,作为全球最大的技术生态系统之一,Arm 通过包括全面设计 (Arm Total Design) 在内的众多生态项目,汇聚生态之力,协助合作伙伴加速产品上市进程。

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Arm Tech Symposia 年度技术大会上海现场

Arm 基础设施事业部产品解决方案副总裁 Dermot O'Driscoll 在大会主题演讲中强调,自转型成为计算平台公司以来,Arm 通过软硬件深度融合和架构创新,持续在 AI 时代引领计算变革。预计到 2025 年底,全球将有超过 1,000 亿台具备 AI 能力的 Arm 设备,为 AI 的普及提供了坚实支持。正如 Arm 曾经助力智能手机的崛起,Arm 也将成为 AI 计算平台的驱动者。

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Arm 基础设施事业部产品解决方案副总裁 Dermot O'Driscoll 发表主题演讲

谈到生态领域的成果,Dermot O'Driscoll 补充道:“凭借对行业需求的洞察以及数十年携手合作伙伴的宝贵经验,Arm 正持续推动新一代生态系统的发展。自推出 Arm 全面设计 (Arm Total Design) 生态项目一年以来,成员规模已经达到 30 家。Arm 计算子系统和 Arm 全面设计正推动软硬件的快速发展,让合作伙伴能够轻松打造更广泛、更高级的解决方案,加速推动芯片和 AI 领域的创新。”

本次大会也汇聚了不同领域的战略伙伴,分享他们作为标杆企业对 AI 的前瞻洞察及战略布局,进一步展现了 Arm繁荣多元的生态。阿里云智能集团研发副总裁,龙蜥社区理事长马涛分享了阿里云对 AI 浪潮的观点,通过打造专为云原生时代设计的处理器,全新的 Anolis 23,以异构计算的概念,结合软硬件协同优化的方式、开源社区的众测共创,有效应对 AI 时代的复杂挑战。

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阿里云智能集团研发副总裁,龙蜥社区理事长马涛发表主题演讲

此外,联想全球中小企业产品和解决方案总经理郑爱国、小鹏汽车嵌入式总架构师唐黾也与 Arm 中国区业务全球副总裁邹挺分别展开了深度对话,围绕各自领域中的 AI 机遇和战略进行了分享。联想全球中小企业产品和解决方案总经理郑爱国表示,联想将 Windows on Arm (WoA) 视为一项前瞻性的长期战略布局,一方面不断投入以构建领先的产品,另一方面,将继续与包括 Arm、微软在内的众多合作伙伴携手,共同推进这一生态的繁荣发展,为用户带来更多元化、更高质量的产品体验。

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联想全球中小企业产品和解决方案总经理郑爱国(上图)、小鹏汽车嵌入式总架构师唐黾(下图)分别与 Arm 中国区业务全球副总裁邹挺展开深度对话

邹挺表示,“在中国,AI 技术与应用融合的速度令人兴奋和惊叹,从 AI 数据中心到 AI 手机、PC,再到 AI 汽车及智能物联网,各个领域都在经历着日新月异的变革。中国的合作伙伴们也正在全面拥抱 AI,无论是在底层技术的研发,还是在应用层面的创新,他们都展现出了非凡的活力和潜力。Arm 将与这些优秀的合作伙伴紧密协作,共同努力为各行各业提供更加智能、高效且流畅的 AI 体验。”

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Arm 中国区业务全球副总裁邹挺致辞

作为面向开发者的年度盛会,本届大会首度增设的开发者工作坊反响热烈。工作坊围绕 Windows on Arm 原生应用、安卓系统上的 LLM 推理、生成式 AI 加速等主题,为开发者提供了直观的技术体验,进一步激发了创新潜力,为应用开发注入了新动力。

迄今为止,合作伙伴基于 Arm 架构的芯片出货量已超过 3,000 亿颗。从大型数据中心中用于训练 LLM 的海量处理器,到全球用户每天接触的端侧 AI 设备,Arm 平台已成为未来 AI 运行的基石。

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