Arm与Meta达成战略合作：全栈提升AI计算效率

    

    合作概览
    

根据 www.Todayusstock.com 报道，Arm Holdings (ARM.US)与Meta Platforms (META.US)宣布达成多年期战略合作，旨在提升AI计算效率，从毫瓦级设备到兆瓦级数据中心系统均涵盖。合作将Arm在高能效计算方面的技术优势与Meta在基础设施、AI产品及开放技术创新能力结合，旨在为全球数十亿用户提供更智能、更高效的人工智能体验。

    

Meta基础设施负责人Santosh Janardhan表示：“从平台体验到设备端，AI正在改变人们的连接和创造方式。与Arm合作使我们能够高效地将创新扩展至30亿使用Meta应用的用户。”

    

Arm首席执行官Rene Haas指出：“AI的下一阶段将由规模化效率定义。通过与Meta合作，我们将Arm每瓦性能领导力与Meta的AI创新相结合，实现从毫瓦级设备到兆瓦级系统的智能化扩展。”

    云端AI规模化优化
    

在云端，Meta的AI排序与推荐系统将采用基于Arm Neoverse的数据中心平台，预计相比传统x86系统实现更高性能和更低功耗。Arm Neoverse可在超大规模环境下提供卓越的能效表现，使Meta全球平台运营效率显著提升。

    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    

应用场景	技术平台	优化目标
AI排序与推荐系统	Arm Neoverse数据中心	提升每瓦性能，降低功耗
云端AI推理	Meta AI基础设施软件栈	提高吞吐量与效率

    边缘与设备端AI优化
    

合作同样关注设备端与边缘AI，涵盖毫瓦级设备推理。Meta的Executorch边缘推理运行时已针对Arm KleidiAI技术优化，实现每瓦性能最大化。双方计划进一步提升数十亿设备的AI部署效率，加速从边缘到云的应用性能。

    软件栈优化与开源贡献
    

Arm与Meta密切合作，优化Meta AI软件栈，包括编译器、库及主要AI框架（如PyTorch、FBGEMM）。优化成果将回馈开源社区，支持全球开发者在Arm架构上部署高效AI模型。

    

合作涵盖：

    

    

• PyTorch机器学习框架优化


    

• Executorch边缘推理运行时改进


    

• vLLM数据中心推理引擎性能提升


    

    战略意义与未来展望
    

此次合作实现了从兆瓦级数据中心到毫瓦级设备的全栈AI协同，旨在扩展AI效率至计算栈的每一层，为全球数十亿用户带来智能、高效和互联的新体验。双方计划持续推进软硬件协同优化，并将优化成果应用于未来开源项目，增强全球AI生态系统。

    编辑总结
    

Arm与Meta达成战略合作，标志着AI软硬件协同优化进入全新阶段。通过在数据中心和边缘设备的双向优化，该合作不仅提升了计算效率和每瓦性能，也为全球开发者提供了高效AI部署能力。长期来看，这一合作有望推动大规模AI应用落地，强化双方在高能效AI计算和开放生态中的领导地位。

    常见问题解答
    

    问1：Arm与Meta合作的主要目标是什么？
    

    答：合作旨在提升AI计算效率，从毫瓦级设备到兆瓦级数据中心系统，优化软硬件协同性能，为全球数十亿用户提供更高效、更智能的AI体验。
    

    

    问2：云端AI优化的核心技术有哪些？
    

    答：Meta将基于Arm Neoverse平台优化AI排序与推荐系统，提高每瓦性能和降低功耗，同时优化云端AI推理吞吐量和效率。
    

    

    问3：边缘设备的AI优化如何实现？
    

    答：通过Executorch边缘推理运行时和Arm KleidiAI技术优化，实现每瓦性能最大化，加速数十亿设备的AI部署效率。
    

    

    问4：此次合作对开源社区有何影响？
    

    答：合作优化的成果将回馈开源社区，包括PyTorch、FBGEMM等项目，使全球开发者能够在Arm架构上构建高效AI应用。
    

    

    问5：该战略合作对AI产业发展意味着什么？
    

    答：合作实现全栈优化和软硬件协同，有助于提升大规模AI模型训练和部署效率，推动全球AI应用普及，加速AI产业创新与生态建设。