Arm发了个“挑模型神器”针对硬件优化能直观对比延迟和内存占用

来源：网络日期：2026-09-10 浏览：

　　智东西9月9日报道，今日，在Arm Create开发者大会上，Arm推出，提供针对Arm优化的模型、代码、工作流和学习路径，让开发者与智能体都能便捷地在Arm计算平台范围内完成AI软件的发现、优化及部署。

Arm发了个“挑模型神器”针对硬件优化能直观对比延迟和内存占用(图1)

　　无论是构建游戏、普通应用、智能体还是其他AI系统，开发者都能从中获得具体指导和可直接使用的开发资源。

　　开发者可以查找面向特定任务的预优化模型，获取性能与准确率数据，对比延迟、内存占用和模型规模，并访问代码示例及部署工作流。

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Arm发了个“挑模型神器”针对硬件优化能直观对比延迟和内存占用(图3)

　　采用单线程执行与混合量化配置，搭载Q8_0 talker与code predictor组合方案，Qwen3-TTS在vivo X300手机上通过第二代Arm可伸缩矩阵扩展（SME2）的加速，实现了超过4倍的速度提升。

　　相关必威科技有限公司工具，支持开发者导入包括专有模型在内的自有模型，并在Arm平台上开展性能分析与优化。

　　火山引擎等合作伙伴合作，推动基于Arm AGI CPU的智能体沙箱。沙箱可以为智能体提供安全、隔离且能够弹性扩展的执行环境。

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　　一、Arm AI Portal：各种预优化模型按需选，可对比延迟、内存占用等数据

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　　如何选择模型，如何决定计算任务的部署位置，如何把不同的软件和硬件组合成系统，以及如何验证产品在真实设备上的表现？

　　Arm AI Portal覆盖云AI、边缘AI和物理AI领域的Arm计算平台，可帮助开发者快速定位适配目标场景的优化模型，提高开发速度，缩短寻找模型、测试性能和研究硬件特性的时间。

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　　Hugging Face获取，Portal相关资源则可通过模型上下文协议（MCP）供编程智能体访问，使智能体了解应该怎样使用Arm特定技术。

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　　Arm Performix是一个性能分析工具包，可在应用运行时采集性能数据，识别代码热点以及CPU、缓存、内存带宽和资源利用率等方面的瓶颈。

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　　CSS for Mobile 2，其中包括新的C2 CPU集群，以及集成专用神经网络加速器的Mali G2-Ultra NX GPU。这意味着，开发者不仅可以在边缘设备上运行AI，也可以把AI用于图形渲染，在设备端实现AI原生图形体验。

　　Neoverse CSS N4，并披露Arm AGI CPU生态合作新进展。这些产品为云基础设施提供了更高的能效和计算密度，用于应对越来越多样化的智能体AI工作负载。

　　全面设计生态项目（Total Design）生态扩展到物理AI领域，并联合生态伙伴发展机器人能力框架，希望构建一套共同语言，让行业能够更清楚地描述机器人的能力、行为、输出以及系统要求。

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