人工智能更接近边缘：针对物联网的数据洪流强化生态系统_710公海官网下载
新闻重点：·宣告将bfloat16数据格式重新加入下一版本的Armv8－A架构，大幅度提高基于ArmIPCPU在机器学习的训练与假设效能。·次世代的NeoverseZeus（宙斯）平台将反对bfloat16功能，可为AI运算带给较佳的机器学习能力与运行时间。 ·发售ProjectCassini，将与Arm的生态系统伙伴合作，研发平台标准与参照系统，并以它们为基础，在目前已延伸到基础设施边缘的标准化平台安全性架构（PSA）框架内，无缝部署云端原生的软件堆栈。
新闻重点：·宣告将bfloat16数据格式重新加入下一版本的Armv8－A架构，大幅度提高基于ArmIPCPU在机器学习的训练与假设效能。·次世代的NeoverseZeus（宙斯）平台将反对bfloat16功能，可为AI运算带给较佳的机器学习能力与运行时间。
·发售ProjectCassini，将与Arm的生态系统伙伴合作，研发平台标准与参照系统，并以它们为基础，在目前已延伸到基础设施边缘的标准化平台安全性架构（PSA）框架内，无缝部署云端原生的软件堆栈。第五波计算技术的融合——人工智能（AI）、5G与物联网（IoT）——于是以持续加快令人吃惊的变化，并驱动全新的数据消费模型。在仅有考虑到IoT的情况：尽管还在发展初期，我们看见它早已褪色全球微型传感器网络的完整面貌，更进一步拓展至包括更加多高性能设备，还包括从智能影像传感器到自驾汽车。
随着IoT持续茁壮并造就全球数字化转型，通向上游云端的数据海啸，让长期以来针对下游分配优化的网络基础设施遭到压制。它也促生了一个急迫的市场需求，即在全球互联网架构内构建更加集中的算力产于，而这也造成对ArmNeoverse计算出来解决方案的市场需求与日俱增。整个生态系统早已对这个挑战做出号召，而纵观Arm过去一年内的进展，Neoverse正在将其初始愿景转换成今日之现实。AI从云端蔓延，“宙斯”枕戈待旦展望未来，Arm将专心于为下一代基础设施技术奠下基础，其中的重中之重是AI的去中心化。
由于大型数据集与专属的算力非常集中于的缘故，今日大负荷的AI计算出来多数在云端已完成，尤其是机器学习（ML）模型的训练。但若把这些模型应用于到真实世界中附近决策点的假设时，以云端为中心的AI模型就不会捉襟见肘。数据传输数千英里回到数据中心展开模型较为时，可能会遇到不少延时的问题，因此，没有人能确保当结果回到时依然对决策简单。
时间至关重要，因此把“智能”从云端分配到边缘，就变得合情合理。归功于早已面世的各种解决方案——从云端与基础设施都在用于都ArmNeoverse平台和AI加快技术，到专门顺应各种端点市场需求的、不具备AI能力的ArmCPU、NPU和GPU——Arm与其合作伙伴在让AI赋能互联网各个层级应用于方面具备先天优势。
但Arm指出这还过于。Arm最近宣告将把bfloat16数据格式重新加入下一个版本的Armv8－A架构中，这将大幅度提高基于Arm架构的CPU的训练与推理小说性能。Arm早已证实将对bfloat16的反对重新加入计划将于明年发售的Neoverse＂Zeus＂（宙斯）平台。在边缘拓展计算出来随着对决策的拒绝朝边缘移动，AI将扮演着双重角色。
除了依据数据本身包括的信息做出及时要求之外，当大量的数据必须被制导至准确的方位时，AI必须在从流量管理到封包检验等方面都发挥作用。这是一个训练与假设顾及的问题，而传统的计算出来系统无法与之相适应。过去，互联网边缘传统上只是一个网桥，现在于是以较慢变为智能计算出来平台，并最后将促使我们称作AIEdge的显露，并在2025年构成一个高达300亿美元的计算出来芯片潜在市场规模（TAM）。
在边缘继续执行AI有几个益处：它可明显增加到云端的回程，减少延后，并提高可靠性、效率与安全性。有感于当今来自全球设备部署的洞见远比很慢，模型必需必须动态演化，这点早已显露出至关重要性。
赋能AI边缘：发售ProjectCassini利用AI边缘的应用程序的顺利部署，关键在于获取需要覆盖面积各种功耗与性能需求的多元解决方案。单一厂商的解决方案，并无法符合所有市场需求。
除了变为以AI为中心，AI边缘必需是云端原生的、虚拟化（VM或containers）的，同时反对多用户。最重要的是，它必需是安全性无虞。目前包含基础架构边缘的解决方案来自一个极为多元化的生态系统，而这个生态系统也在很快变革，以符合这些新的产生的市场需求。
为了帮助大家面临这一AI边缘的变革，Arm宣告发售ProjectCassini：这是一个专心于在多元与安全性的边缘生态系统内，保证云端原生体验的业界议案。通过与Arm生态合作伙伴的协同希望，ProjectCassini将专心于基础设施边缘，研发平台标准与参照系统，并以它们为基础，在目前已延伸到基础设施边缘的标准化平台安全性架构（PSA）框架内，无缝部署云端原生的软件堆栈。
值得一提的是，Arm与其生态系统合作伙伴针对安全性作出了大量希望。两年前Arm发售PSA，让企业以求依据一套标准化的市场需求设计安全性功能，以减少打造出产品级IoT安全性涉及的成本、时间与风险。今天，ProjectCassini将PSA延伸至基础设施边缘，堪称更上层楼，目标是让所有最基本的安全性市场需求标准化。持续演变的挑战Arm预计，到2035年全球将有一万亿个IoT设备，这将带给全新规模的基础设施与架构上的挑战，技术也必须与时俱进才不足以应付。
在边缘计算出来方面，这意味著Arm将持续大量投资硬件、软件与工具的研发，以便为基础设施堆栈的每一个点都彰显智能决策能力。另一方面，这也意味著在处理器层级，以及从云端到边缘到终端设备的整个网络内，都将普遍用于异构计算。
关于Arm作为计算出来及网络革命的核心，Arm技术于是以转变着人们生活及企业运营的方式。Arm先进设备的低功耗处理器设计已应用于多达1，500亿颗芯片的智能计算出来，Arm的技术安全性地为电子设备获取反对，覆盖面积从传感器到智能手机乃至超级计算出来的多样化应用于。融合我们的物联网设备、相连与数据管理平台，Arm技术协助客户从网络设备中取得强劲且可继续执行的洞察，从而赋能确实的商业价值。
Arm联手多达1，000家技术合作伙伴，为从芯片到云端的整个计算出来领域获取设计、安全性和管理方面的技术，并在该技术领域正处于业界领先地位。
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