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在新时代,由于云、人工智能和5G等新技术的发展,多元化的底层芯片架构已成为计算产业发展的重要路径。基于Arm架构的芯片在各种智能设备上广泛运用,同时在数据中心、云计算、5G网络和边缘产品等领域不断发挥潜力。近期,阿里巴巴、AWS等国内外公共云巨头都发布了最新自主研发的基于Arm架构的芯片,为云计算市场带来了丰富的计算能力选择。
这种强大的市场趋势源于Arm自身低功耗、高性能的IP技术优势以及对软件生态系统的广泛支持。为了提供更好的开发体验,Arm在开源和云原生等软件生态系统方面做出了大量努力。
"尽管Arm Neoverse平台只推出三年,但在软件生态系统方面的前期准备工作已经积累了十多年的成果。这也是为什么Neoverse一经推出就能在市场上取得优异成绩的原因之一。" Arm基础设施部门全球副总裁邹挺在接受采访时表示,Arm在开源社区长期、持续地投资,在当前市场的主流Linux发行版中都可以看到Arm的身影,基于Arm架构的开源项目和云原生开发项目数量也领先于行业。
作为硬件公司,Arm也在软件领域深入耕耘。据Arm最新数据显示,基于Arm架构的芯片出货量已经超过2000亿颗,其中第二个1000亿颗仅用了四年时间,显示了Arm架构在新应用趋势下的普及程度。这背后是Arm在软件生态系统方面深厚的技术积累和长期投入的结果。
邹挺告诉《中国电子报》,为了确保基于Arm架构的系统能安全处理全球共享的数字数据,确保所有软件都能在基于Arm架构的硬件上平稳运行,Arm近一半的工程师都在从事软件开发和工程相关的工作,包括创建编译器和驱动程序,优化客户和开发人员在基于Arm架构系统上的体验。
"在Armv8的第一个十年里,Arm软件开发人员投入的研发时间超过了1000万人小时。在Armv9的第一个十年,这个数字可能会超过3000万人小时。" 邹挺表示,如果考虑到针对Arm生态系统的研发投入,软件开发人员的总投入将达到15亿人小时。
Arm致力于为软件开发提供流畅的体验。其在云计算基础设施领域采取 "软硬兼施 "的战略,以高性能、高效能的IP技术为基础,与合作伙伴共同优化工艺制程和EDA工具,经过十多年的持续投入,得到了开源和商业软件生态的广泛支持,构成了完整的Neoverse平台和生态系统。
在促进硬件标准化方面,Arm推出了Project Cassini项目,旨在通过建立平台标准和参考实例,为构建安全的服务器、边缘网关和其他数据聚合设备奠定基础,并针对云原生的软件栈进行优化,以应对云原生生态系统带来的多样性挑战。
为了提供流畅的云原生开发体验,Arm积极参与开源项目,推动创新,实现产业共赢。Arm在多个Linux相关的基金会长期发挥技术支持作用,并与生态系统合作伙伴在2010年共同创立了Linaro开源组织。随着Linaro在基于Arm架构的Linux应用领域的投入不断增加,Arm对开源软件的支持力度也在不断提高。
此外,在Linux基金会的云原生计算基金会(CNCF)项目中,Arm以白金会员的身份活跃于社区活动。许多早期由Arm推动的开源项目现在已经可以自我维持。随着软件开发者加快云原生软件的开发,目前基于Arm硬件的持续集成/持续交付(CI/CD)的构建时间每月超过100万分钟,在Docker Hub上为Arm架构编写的容器镜像数量超过10万个。
面对中国开源生态的快速发展,Arm积极与中国开源社区互动交流。邹挺表示,为了让中国的云原生软件,尤其是本土化的云原生软件,能够在Arm架构上更快运行,Arm积极参与中国的开源组织、社区或项目,将其专业技术与在开源社区长期积累的经验贡献给中国开源社区。
TARS、openEuler(欧拉社区)和OpenAnolis(龙蜥社区)是中国厂商领导、充满活力的开源社区和项目。邹挺表示,在这几个开源社区和项目的建设过程中,TARS微服务开发框架已成功移植到Arm CPU架构;Arm作为龙蜥社区的理事会成员,也与其密切合作,共同推动基于Arm架构的软硬一体化协同发展、相关功能实现和性能优化,并帮助龙蜥社区在社区治理模式、开发管理流程、版本发布等方面进行持续改进。
"开源不分国界,Arm在开源生态系统中扮演着 '桥梁' 的角色。" 邹挺表示,一方面,Arm希望把全球优秀的开源项目带入中国,让这些项目在中国市场和生态系统中落地生根;另一方面,Arm希望把中国的应用场景带给全球开源社区,汇集全球开发者的智慧,共同实现开源蓝图,激发技术创新的潜力,共创产业共赢。
AI框架和AI模型之间的差异主要体现在以下几个方面:
1. 功能不同。AI框架是一个用于构建和开发AI模型的平台;而AI模型则是接受绘画数据的输入,并产生相应的绘画输出。
2. 组成部分不同。AI框架包含了一系列的函数、类和工具;而AI模型主要包括训练数据和AI框架。
3. 关系不同。AI框架和AI模型之间有着紧密的关系,但也有明显的区分。框架提供了构建和训练模型的环境,而模型则是基于框架进行构建和训练的结果。
总的来说,AI框架和AI模型在功能、组成和关系上都有着各自的特性,它们相互依赖又有所区别,共同构成了AI技术的基础。
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