在人工智能 (AI) 技术加快速度进行发展的当下，AI 工作负载正从数据中心转向边缘设备做处理。随世界的互联和智能化水平的日益提升，从智慧城市到工业自动化，在边缘侧处理 AI 工作负载不仅能带来显著的优势，其必要性更是不可或缺。

  OEM 厂商正面临着前所未有的压力，迫切地需要快速推出解决方案，以应对物联网应用不断攀升的计算需求，这些需求包括无人驾驶车辆在工厂环境中的精准导航、智能摄像头通过软件升级灵活调整功能，以及构建可提供更自然 AI 交互体验的人机界面。

  为了快速创新和扩展，OEM 厂商需要在合适的位置灵活执行 AI 工作负载，以实现更强大的安全性和更高的软件灵活性，Armv9 技术正是能在大规模应用中满足这些需求的理想之选。Arm 此次发布的计算平台集成了全新的超高能效 Armv9 CPU——Cortex-A320 和支持 Transformer 算子网络的 Ethos-U85 NPU，打造出全球首个专为物联网优化的 Armv9 边缘 AI 计算平台。相较于去年推出的基于 Cortex-M85 的平台，新的边缘 AI 计算平台的机器学习 (ML) 性能提高了八倍。

  在内存方面，Cortex-A320 取得了显著进步。随着大语言模型 (LLM) 的执行逐渐转向边缘 AI 设备，拥有更大和更灵活的内存系统能简化较大参数规模（例如大于 10 亿参数的 LLM）的执行。与 Cortex-M 系列相比，Cortex-A320 支持更大的可寻址内存空间，同时能更灵活地管理多层级内存访问延迟。它为 Ethos-U85 NPU 提供了更高的内存容量和带宽，从而极大地提升了大模型在 Ethos-U85 上的运行效率。借助 Cortex-A320 在内存方面的改进，新的 Armv9 边缘 AI 计算平台能够支持更复杂的计算任务，提升系统响应效率，进而更好地满足复杂且需要快速响应的边缘 AI 应用场景的需求。

  新型边缘 AI 计算平台的推出标志着边缘计算发展的重要里程碑。Cortex-A320 为物联网带来了先进的 AI 功能和开发者优势，将 Armv9 架构的功能扩展到高能效设备，并提供全面的软件支持。Cortex-A320 充分的发挥了 Armv9 架构的优势，如针对 ML 性能的 SVE2。相较于前代产品 Cortex-A35，Cortex-A320 的 ML 性能提升了十倍，标量性能提升了 30%。

  该平台所采用的 Armv9.2 架构还为最小的 Cortex-A 设备带来了高级的安全功能，例如指针验证 (PAC)，增强了 TrustZone 内部的隔离性，支持更安全地运行软件容器；分支目标识别 (BTI)，可有效缓解跳转和返回编程中的指针安全风险隐患；及内存标记扩展 (MTE)，由于大部分软件漏洞仍与内存安全问题相关，MTE 通过内存标记机制，使黑客更难利用这些漏洞进行攻击，提升整体系统安全性。这些功能至关重要，因为边缘设备通常在暴露的环境中运行并处理敏感数据。

  展望未来，显然 AI 的未来趋势将转向边缘，而全新 Arm 边缘 AI 计算平台将成为新一轮物联网创新的催化剂。Armv9 架构的特性、先进的 AI 功能和全面软件支持的结合，为 OEM 厂商和开发者创造了新的可能性。该平台能够支持基于智能体的 AI 应用上运行经过调优的大语言模型 (LLM) 和小语言模型 (SLM)，从而开辟全新类别的边缘应用场景。在未来的场景中，智能决策将更接近数据采集源头，这不仅能显著减少延迟，还能有效提升隐私保护水平。

  值得一提的是，这是行业首次迎来专为物联网应用优化的 Armv9 CPU，将超高能效与先进 AI 能力结合，实现了前所未有的突破。

  2025 年 3 月 12 日，Arm 物联网事业部业务拓展副总裁马健女士将亲临 CFMS MemoryS 2025 峰会现场发表主题演讲。她将深入剖析 AI 计算负载从云端向边缘端迁移的最新趋势，全面探讨 AI 基础设施、终端硬件及半导体芯片的核心需求。这些需求涵盖计算、存储、内存及互连架构等多个关键领域，旨在实现 AI 性能与能效的极致优化。此外，马健女士还将重点介绍 Arm 如何凭借创新计算和存储解决方案（包括最新的 Cortex-A320 与 Ethos-U85 结合的边缘 AI 计算平台）应对这些挑战，并与ECO合作伙伴紧密合作，共同构建从云端到边缘的安全、高效、可扩展的 AI 计算平台。敬请期待！

  大会报名通道现已开启，可通过峰会官网（）或“闪存市场” APP 进行报名。

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