新聞重點
· Arm AI Portal 將超過 2,200 萬開發者及其智能體連接至 Arm 計算平臺上的優化 AI 軟件，覆蓋云、邊緣和物理 AI。
· 開發者既可采用預優化模型加速開發進程，也可導入并優化自有模型，從而在 Arm 平臺上實現最佳性能表現。
· 隨著開發工作日益向智能體驅動演進，AI Portal 讓模型、性能數據和工作流能夠被機器自動發現，直接融入開發者和智能體現有的開發環境，并幫助其更便捷地獲取 Arm 最新 AI 技術。
隨著智能體 AI（Agentic AI）正從云 AI 向邊緣 AI 與物理 AI 延伸，開發者需要跨模型、運行時與硬件目標進行開發，其復雜度持續攀升。Arm 計算平臺覆蓋這一 AI 計算連續體，并依托超過 2,200 萬開發者構成的廣泛生態，為開發者提供優化的 AI 軟件支持。
開發 AI 應用，無需以數周的模型搜索、基準測試與優化工作為起點。開發者需要快速定位適合的模型并了解其性能表現，智能體同樣需要清晰的信號指引，以發現對應的模型、工具及技術資源。
在剛剛舉辦的Arm Create 開發者大會上海站，Arm 正式推出 Arm AI Portal，為開發者與智能體提供統一入口，從而在 Arm 計算平臺范圍內完成 AI 軟件的發現、優化及部署。開發者可查找面向特定任務的預優化模型，獲取性能與準確率數據，對比延遲、內存占用和模型規模，并訪問代碼示例及部署工作流。
后續，Arm AI Portal 還將提供相關工具，支持開發者導入包括專有模型在內的自有模型，并在 Arm 平臺上開展性能分析與優化。目前，面向智能體 AI 的資源已開放預先體驗，正式版本將于后續推出。
依托 Arm 技術優化 AI，加速開發進程
Arm AI Portal 面向基于 Arm 架構的計算平臺，支持語言、語音、視覺及神經圖形等多類 AI 工作負載。首批預優化模型包括阿里巴巴通義千問、Google Gemma 及 Ultralytics YOLO，支持的runtimes涵蓋 ExecuTorch、LiteRT 及 ONNX-RT。生態合作伙伴包括阿里巴巴、樹莓派（Raspberry Pi）及 Ultralytics。
Arm AI Portal 適配開發者與智能體的現有開發環境，經 Arm 優化的模型可通過 Hugging Face 獲取，Portal 相關資源則可通過模型上下文協議（MCP）供編程智能體訪問。
經 Arm 優化的模型已實現顯著性能提升：
· 采用單線程執行與混合量化配置，搭載 Q8_0 talker 與 code predictor 組合方案，Qwen3-TTS 在 vivo X300 上通過第二代 Arm 可伸縮矩陣擴展（SME2）的加速，實現了超過 4 倍的速度提升。
· Ultralytics YOLO26 在 vivo X300 上依托SME2 技術，單線程 FP16 相較 FP32 實現超 40% 性能提升；在樹莓派 5 平臺依托 NEON 技術，采用 FP16 與 INT8 混合量化方案，相比 FP32 同樣實現超 40% 的性能提升。
在 Arm 計算平臺全面釋放 AI 潛能
Arm AI Portal 覆蓋云 AI、邊緣 AI 和物理 AI 領域的 Arm 計算平臺，幫助開發者快速定位適配目標場景的優化模型。無論是星空機器人視覺模型、智能手機端的生成式星空人工智能（GenAI），還是運行于云 CPU 的任務專屬大語言模型（LLM），開發者均可通過該平臺獲取。
Arm AI Portal 將SVE、SME 及神經網絡加速能力等 Arm 技術與優化軟件生態連接起來。以第二代移動終端計算子系統（Arm CSS for Mobile 2）為例，其模型可借助 SME2 和集成神經加速器的 GPU 實現加速，并可通過 AI Portal 獲得支持。
數十年來，Arm 始終致力于軟件生態系統的構建。如今，AI Portal 將這一投入延伸至 AI 時代，幫助超過 2,200 萬開發者及其智能體發現并使用針對目標硬件優化的軟件。
AI Portal 現已正式上線。
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