編者按：AI 的技術浪潮正讓社會方方面面發生著深刻的變革。來自海量傳感器、攝像頭的視覺、聲音等數據，對延時、隱私以及可靠性有嚴格要求的場景，邊緣 AI 的發展勢在必行。面對邊緣側形態各異的設備與豐富應用，大模型、智能體在邊緣側的落地需要具備更高性能和能效的邊緣計算平臺。

當前，AI 不斷賦予邊緣設備更加先進的智能屬性，在工業自動化、智慧城市和智能家居等領域，OEM 廠商、軟件開發者們正在積極尋求營建邊緣 AI 推理生態系統，釋放 AI 的巨大價值。

面對邊緣側形態各異的設備與豐富應用，大模型、智能體在邊緣側的落地需要具備更高性能和能效的邊緣計算平臺。

日前，Arm 發布了以全新基于 Armv9 架構的 Arm Cortex-A320 以及對 Transformer 網絡具有原生支持的 Ethos-U85 AI 加速器為核心的邊緣 AI 計算平臺，支持運行超 10 億參數的端側 AI 模型，并將推動邊緣 AI 領域在未來多年內的持續發展。

Arm 物聯網事業部業務拓展副總裁馬健指出，全新的邊緣AI計算平臺實現了 CPU 和 AI 加速器的深度配合。Cortex-A320 可以為 Ethos-U85 提供更高的內存容量與帶寬，讓大模型在 Ethos-U85 上的執行如虎添翼。任何開發者們不希望在 Ethos-U85 上運行的 AI 操作，可以回退到 Cortex-A320，利用其 Neon/SVE2 引擎更靈活有效地在 CPU 上執行。這使智能物聯網與消費類電子生態系統能夠在正確的時間，并在合適的地方運行最適合的工作負載。

全新Cortex-A320：首個基于 Armv9 架構的超高能效 CPU

Arm Cortex-A320 CPU 的推出具有重要的里程碑意義。

作為首個基于 Armv9 架構的超高能效 CPU，在 ML 性能方面，Cortex-A320 相較于前代Cortex-A35 提升了高達 10 倍的 ML 計算能力。此外，它的能效比較 Cortex-A520提升了 50%。在標量計算性能方面，Cortex-A320 的性能比前代 Cortex-A35 提高了 30%，帶來了更強的通用計算能力。

馬健表示，Cortex-A320 充分利用了 Armv9 增強的安全性和 AI 計算特性，這些特性已經在其他市場得到廣泛應用，而 Arm 如今將其引入物聯網領域。

安全性方面，Secure EL2增強了TrustZone內部的隔離性，支持更安全地運行軟件容器;指針驗證/分支目標識別(PACBTI)可有效緩解跳轉和返回編程中的指針安全隱患;內存標記擴展(MTE)則通過內存標記機制，使黑客更難利用漏洞進行攻擊，提高整體系統安全性。

計算性能方面，增強的Neon和可伸縮向量擴展(SVE2)技術，可提供更高效的ML計算能力;支持如BFloat16等新數據類型，提高AI計算的精度和能效;新增的矩陣乘法指令優化了AI和ML計算性能，加速神經網絡推理和訓練任務。

跨越邊緣 AI 軟件開發和部署復雜性障礙

邊緣 AI 普及面臨的最主要障礙之一是軟件開發和部署的復雜性，這正是 Armv9 邊緣 AI 計算平臺軟件生態系統發揮優勢的關鍵所在。

2024年，Arm 推出了 Kleidi 軟件庫，并將其引入了智能手機和服務器市場，它包含優化 AI 負載在 Arm CPU 上執行的 KleidiAI 和加速機器視覺的 KleidiCV。如今，Arm 將 Kleidi 也擴展到了物聯網領域。

KleidiAI 是一套專為 AI 框架開發者設計的計算內核，讓開發者可以無縫地在 Arm CPU 上獲取最佳性能，適用于各類設備。它支持如 Neon 和 SVE2 等 Armv9 架構的關鍵特性，大幅提升了 AI 的計算效率。此外，KleidiAI 已集成到常見的物聯網 AI 框架中，如 Llama.cpp 和 ExecuTorch 或 LiteRT(通過 XNNPACK)，加速了 Meta Llama 3 和 Phi-3 等關鍵模型的性能。例如，在 Llama.cpp 上運行微軟的 Tiny Stories 數據集時，KleidiAI 為新的 Cortex-A320 帶來了高達 70% 的性能提升。

寫在最后

Arm全新的邊緣 AI 計算平臺代表了 Arm 為未來邊緣計算和 AI 處理提出的新范式，該平臺對物聯網生態系統所能夠帶來的影響值得期待。相信全新 Arm 邊緣 AI 計算平臺將成為新一輪物聯網創新的催化劑。Armv9 架構的特性、先進的 AI 功能和全面軟件支持的結合，將為 OEM 廠商和開發者創造新的可能性。