随着人工智能技术的快速发展，GPU与NPU的需求日益增长。然而，ARM架构CPU如今已逐渐具备处理AI工作任务的能力，无需搭配GPU和NPU。
据Android Authority报道，使用ARM v8、v9、Cortex-A、Cortex-X或Neoverse技术的CPU，因支持更强大的矩阵乘法效能，已具备运行加速机器学习工作的能力。
此外，ARM的Neon技术、可扩充矢量扩充（SVE）以及可扩充矩阵扩充（SME）等指令集，也让CPU能够执行加入矩阵运算的工作。
ARM的Kleidi技术进一步提升了移动设备和服务器用ARM平台的AI处理能力。该技术涵盖一系列资源与合作协定，包括高效能的机器学习核心数据库KleidiAI，可协助优化采用各类硬件加速器的ARM架构CPU，支持从传统机器学习到生成式AI的各种任务。
如今，开发人员只需使用ARM架构CPU，就能将大型语言模型轻松部署至手机或其他边缘装置上，无需GPU、NPU或云端辅助。
ARM架构运行的AI模型还具备可移动、可扩充的特性，只需进行一次优化，即可部署至各类不同平台，无需另行修改设定，为开发人员带来了更多便利。
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