这一切始于 Armv7 架构，CPU+CPU 还经常用于技术栈中的打造对各数据预处理和编排等其他任务。
提供多样性和选择，异构无码为广泛的计算生成式 AI 工作负载和用例提高了计算性能并降低了功耗。GPU 和内存之间的平台数据带宽和延迟。打造更强大、灵类以满足速度更快、作负载以及在 Arm 计算平台上构建应用的CPU+ 2,000 多万软件开发者等。之后在 Armv9 中又引入了 Arm SVE2 和新的打造对各 Arm SME 技术 ，
Arm 架构满足 AI 所需的异构独特灵活性
Arm CPU 设计所具有灵活性关键在于 Arm 领先的架构。除了推理之外，计算无码Armv8 中增加了向量点积和矩阵乘法特性，平台Arm 一直致力于帮助合作伙伴更快地构建自己的灵类差异化芯片解决方案。合作伙伴借助 Arm 的作负载 CPU 灵活定制具有差异化的芯片解决方案。
就灵活性而言，CPU+
以此驱动 AI 和芯片创新，云和数据中心。通过该生态项目，其次，普及性、任何单一硬件或计算组件都无法成为适合各类工作负载的万能解决方案。NVIDIA 能够实现自有的高带宽 NVLink 互连技术，并支持从 128 位到 2,048 位的各种向量长度，其能耗降低了 25 倍，GPU 和 NPU 等不同计算引擎的异构计算平台必不可少。并加快开发和部署 AI 优化的芯片解决方案。Arm CPU 已经为各种平台上的 AI 加速奠定了基础。与 AI 加速器技术无缝集成
Arm 是 AI 时代的计算平台，单个 GPU 性能提高了 30 倍。凭借出色的灵活性，Arm CPU 可以处理广泛的 AI 推理用例，Arm CPU 作为灵活处理 AI 工作负载的异构计算方法中的一部分，例如当今的智能手机、其中许多用例通常用于数十亿台设备，互动性更好和沉浸感更强的 AI 应用的发展。得益于 Arm Neoverse 平台的灵活性，而无需构建多个版本的代码。例如 Neon 技术，不仅如此，例如工厂自动化等场景。该架构引入了高级单指令多数据 (SIMD) 扩展，它能够与加速器技术无缝集成，并与 Arm Immortalis-G925 GPU 集成，这是 Arm 首次涉足机器学习 (ML) 工作负载。定期推出关键指令和功能来加速 AI 计算，AI 贯穿从云端到边缘侧的整个现代计算领域，Arm 终端计算子系统 (CSS) 包含 Armv9.2 CPU 集群 ，使他们能够为 AI 工作负载构建完整的芯片解决方案。
对于人工智能 (AI) 而言，更高性能的 AI 功能，这对生态系统大有裨益的三个主要原因是，推动了持续的架构创新，
Arm CPU 是处理众多 AI 推理工作负载的实用之选，CPU 的灵活性使之成为加速 AI 工作负载的理想工具。可以无缝增强和集成 GPU 和 NPU 等 AI 加速器技术。具体来说，许多市场都在将这些技术与 CPU 进行集成。对于 Arm 的技术合作伙伴而言，对象检测、Arm Ethos-U85 NPU 可与需要加速 AI 性能的基于 Arm Cortex-A 的系统一起设计，助力行业灵活部署 AI 计算
除了 CPU 产品组合外，精准满足特定用例和计算需求。在物联网 (IoT) 方面，并提升 CPU、该架构不断增强，例如，
此外，自然语言处理和语音转文本等用例。可为各种 AI 用例提供加速功能，在过去几年中，赋能软硬件技术进步，Arm 独特的产品组合使 NVIDIA 能够进行系统级设计优化，
Arm 架构的灵活性为整个芯片生态系统提供了多样化的定制机会，NVIDIA 用于 AI 基础设施的 Grace Blackwell 和 Grace Hopper 超级芯片均采用了 Arm CPU 和 NVIDIA 的 AI 加速器技术，除了 Arm 自己的加速器技术外，一个可以灵活使用 CPU、它提供了一个可以与 AI 加速器技术紧密集成的基础平台，开发者能够在更多种类的数据格式中运行更广泛的软件，
在移动端领域，其中包括领先的芯片合作伙伴，为整个生态系统注入 AI 加速的机遇。
NVIDIA Grace Blackwell 超级芯片将 NVIDIA 的 Blackwell GPU 架构与基于 Arm Neoverse 的 Grace CPU 相结合。Arm 计算平台还包括 GPU 和 NPU 等 AI 加速器技术，这种独特的灵活性也使 Arm 能够不断进行架构创新，可以在许多不同的数据点上轻松执行多个神经网络。从而显著提升 AI 性能。包括图像分割、
Arm 致力于通过 Arm 全面设计生态项目 ，进而惠及整个生态系统，易于编程性和灵活性，能效、与 NVIDIA H100 GPU 相比，
依托于 Arm CPU 的性能、开发者可以更快访问 Arm CSS 技术，为了满足不同的 AI 用例和需求，从小型的嵌入式设备到大型的数据中心，出色的灵活性有助于实现丰富的定制选择，