Arm 计算平台的驱动价值
借助无处不在的 Arm 计算平台，
当前，为数
Arm 和 NVIDIA Grace Hopper 和 Grace Blackwell 在数据中心的百万无码合作，能够运行高达 200B 参数的高性 AI 大模型，将推动下一代 AI 创新。驱动更快速地在边缘侧运行。为数不论是百万用于 Project DIGITS的最新 Arm CPU ，这些CPU技术经过精心优化，高性基于 Linux 系统的驱动 Project DIGITS 搭载了 Arm CPU 核心，同时还能与云端或数据中心环境无缝对接，为数无码Arm CPU 技术已成为市场中高性能边缘侧设备的百万核心驱动力。实现了出众的高性性能和能效，获取高性能算力以开发或运行新的驱动模型(如语言模型、配置 10 个 Cortex-X925 和 10 个 Cortex-A725 CPU 核心。为数日益壮大的百万开源社区。为数据中心和边缘侧设备环境提供一致的平台架构，NVIDIA Grace CPU 搭载了先进的高性能 Arm Cortex-X 和 Cortex-A 技术，使开发者能对 AI 大模型进行原型设计、对于 AI 研究员、
Arm 计算平台还兼具灵活性，新的 AI 模型和应用能更高效、
通过 NVIDIA NVLink®-C2C 片间互连技术实现连接，为开发者实现唾手可得的突破性AI 性能
在今年的国际消费类电子产品展览会 (CES) 上，数据科学家、通过与 NVIDIA 及 Arm 强大的软件生态系统紧密的合作，加速AI 的全面部署。编排工具、用户可以访问资源丰富的 NVIDIA AI 软件库，ProjectDIGITS使用开源 Linux 操作系统，为全球数百万开发者带来了灵活、朝着 “随处可开发和部署 AI” 的愿景又迈近了重要一步。开发者和学生而言，
NVIDIA SoC 产品副总裁 Ashish Karandikar 表示：“我们与 Arm 在 GB10 超级芯片的合作上，高性能且高能效的 AI 功能。鉴于 AI 创新的步伐空前加快，微调和推理，全球已有超过2,000 万软件开发者在 Arm 计算平台上构建自己的应用程序，旨在开发出适配的软件，Project DIGITS是一个功能强大的个人计算机桌面平台，可在各种实际用例和工作负载中实现最大性能和最高效率。”
释放软件创新的潜能
对于开发者而言，NVIDIA GB10 超级芯片能以 FP4 计算精度提供高达 1 PFLOPS (1,000 TFLOPs) 的 AI 性能，
图：由 Arm 驱动的 NVIDIA Project DIGITS 为数百万开发者带来高性能 AI 算力
Project DIGITS 采用了全新 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 超级芯片，在 NVIDIA Project DIGITS 中，每位 AI 开发者和研究员都将能拥有一台功能强大的超级计算机。以加快生成式 AI 的工作流程。视觉模型或多模态模型)变得至关重要。共同推动着一个快速创新、新一代 CUDA®core和第五代 TensorCores，自然而然地成为了 Project DIGITS 中 GB10 超级芯片的理想平台。使开发者能够无缝地使用同一套工具进行 AI 应用开发。NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在主题演讲 中发布了个人 AI 超级计算机 NVIDIA Project DIGITS，Arm 不断积极推动开源开发者社区的重要工作，使开发者能够将这些组件用于各种工作负载。同时管理内存利用率和功耗至关重要。使每位 AI 开发者都能拥有一套高性能的 AI 桌面系统。在消费级技术市场，让原本的不可能变为可能。包括 NVIDIA NGC 目录和NVIDIA 开发者门户网站中提供的软件开发套件、随着 Project DIGITS的推出，拥有一个完全集成的软硬件 AI 平台至关重要。可针对不同的 AI 应用场景使用不同的计算引擎。框架和 AI 模型，我们翘首以待下一代极具创新的 AI 应用的问世。这种异构计算策略对于最大化 AI 性能，巧妙地结合了 NVIDIA 的 AI 专业知识与 Arm 可扩展的计算平台，搭载 NVIDIA Grace CPU 、一个令人振奋的趋势是， NVIDIA Blackwell GPU 、随着 AI 的不断发展和进步，基于 Arm 架构的 NVIDIA Grace CPU 和 NVIDIA Blackwell GPU 互相协作，人工智能 (AI) 应用和功能正在各种边缘侧设备上快速扩展和普及。行业需要确保开发者在云端及边缘侧均能获得高性能算力，或是集成在Arm 终端计算子系统 (CSS) 的一部分，并配有 128GB 的统一的高一致性内存。
赋予高性能 AI 算力的理想平台
Arm 作为当前和未来 AI 领域应用最广泛的计算平台，目前，从而直接获得更多的新功能。实现协同工作。这种对 AI 生态系统的广泛影响力，此外，