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简单易唱的粤语歌
网友解答:中意了知己-方力申眼睛不能没眼泪-古巨基必杀技-古巨基我的回忆不是我的-海鸣威酷爱-张敬轩心多-钟欣桐爱得起-郑融 钟嘉欣
相关问题
从端侧智能到智能体 PC ,Arm正在重塑下一代个人计算
AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和Agent PC兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。
【PChome 2026年6月5日消息 】AI正在推动计算架构进入新周期。凭借覆盖云端、边缘与终端的统一架构优势,Arm正从传统IP供应商转型为AI计算平台提供者。在AI PC和智能体 (Agent) PC 兴起背景下,Arm试图以高能效计算、统一生态和端侧AI能力,重塑下一代个人计算市场。
过去三十年,Arm几乎定义了移动计算时代。从智能手机到平板电脑,再到物联网设备,低功耗、高能效始终是Arm最鲜明的标签。而在生成式AI浪潮席卷全球后,Arm正在推动自身完成一次更大的转型——从一家IP授权公司,进化为覆盖云 AI、物理 AI、边缘 AI的AI计算平台提供商。
在近日举行的Arm 边缘AI媒体交流会上,Arm释放出一个清晰信号:AI正在重新定义计算,而边缘AI与智能体 PC将成为未来数年的核心增长引擎。
AI正在重构计算范式
过去十年,计算能力主要集中于云端。但随着大模型规模持续增长,以及AI 智能体开始进入实际应用,行业正在面临新的挑战:如何在更低功耗、更高隐私保护和更低延迟的条件下,实现智能能力的大规模部署。
Arm认为,当下,AI 正在重塑各行各业,尤其是在重新定义计算本身。当前 AI 正沿着一条非常显著的演进轨道发展——无论是模型规模的持续扩展,还是 AI 应用需求的不断增长,都在推动这一进程。这也开始带动智能体 AI 的兴起,这一趋势在很大程度上是以 CPU 为核心驱动的,同时也正在催生一系列新一代应用场景。
过去AI计算更多依赖GPU或专用NPU,随着异构计算的发展,CPU、GPU以及AI加速器都需要具备运行AI工作负载的能力。Arm始终秉持异构计算的产品研发思路。在 Lumex 发布时,Arm即指出,CPU 必须拥有优异的 AI 运算实力,为此Arm在 CPU 内部集成矩阵运算引擎等模块,补齐矩阵处理相关性能。Arm推出的SME2(第二代可伸缩矩阵扩展)技术可助力 CPU实现全场景 AI 加速。搭载SME2的Arm C1 CPU集群为实际场景中的 AI 驱动型任务带来了显著的 AI 性能提升,包括:
* AI性能提升最高5倍;
* 语音工作负载延迟降低4.7倍;
* 音频生成速度提升2.8倍。
在Gemma 4模型测试中,SME2可实现预填充阶段平均5.5倍加速,解码阶段最高1.6倍提升。
与此同时,Arm还通过KleidiAI软件栈将这些能力开放给开发者,目前已集成至PyTorch ExecuTorch、Google LiteRT、MNN和ONNX Runtime等主流框架,开发者只要面向启用 SME2 的 Arm 架构安卓设备进行开发,就能自动获得开箱即用的性能优化。
这意味着AI能力正在从旗舰设备向数十亿终端普及。Arm预计,到2030年,SME与SME2技术将为全球设备新增超过100亿TOPS计算能力,覆盖超过30亿台终端。
AI PC进入Arm时刻
相比智能手机市场,Arm当前最值得关注的变化来自PC产业。过去很长时间里,PC市场一直由x86架构主导。但AI的出现正在改变竞争规则。

Arm边缘AI事业部执行副总裁 Chris Bergey
Arm认为,未来PC市场将同时存在两类产品:
一类是“传统计算市场”,持续向轻薄化、高续航演进,同时拥有 AI 助手功能;
另一类则是面向智能体的专用硬件平台。
在Arm看来,未来的智能体时代的 PC需要具备全天候运行能力,能够同时处理多个智能体任务,运行大型模型,并在本地完成推理与决策。
这恰恰是Arm架构的优势所在。
首先是能效。
Arm长期积累的高性能密度设计,使其能够在有限功耗下集成更多CPU核心,并实现更长续航时间。
其次是异构计算能力。
Arm强调CPU与GPU深度协同,借助统一内存(Unified Memory)让CPU和GPU共享全部DRAM资源,实现算力与带宽的动态调配,从而更高效运行大语言模型。
再次是生态成熟度。

过去两三年间,Windows on Arm生态快速完善。微软持续推进原生Arm应用开发,原生应用数量显著增长,企业客户也开始加速部署Arm平台。 从平台覆盖来看,Arm 的计算架构能够支持多个主流操作系统,包括 ChromeOS、Windows、iOS 和 Linux,这为跨平台 AI 应用提供了重要基础。
近期,在Microsoft Build 开发者大会上,Arm与微软联合发布了 Windows on Arm项目,旨在引导开发者获取相关学习资源,并为构建原生 Windows on Arm 应用提供支持,将进一步简化开发者开发 Arm 原生应用的流程。
从Windows on Arm到智能体PC
对于Arm而言,AI PC并非终点。真正的目标是面向智能体时代构筑计算基石。目前Arm已开始针对个人计算市场开发专属CSS(Compute Subsystem)产品——CSS for PC,第二代CSS for PC方案已交付合作伙伴。

值得关注的是,近期发布的RTX Spark平台正是基于Arm CSS for PC打造的产品,该平台集成了20个Arm核心,被视为智能体AI计算平台的重要尝试之一。 从某种意义上说,AI正在将PC从生产力工具演变为持续在线的智能体平台,而Arm希望成为这一变革背后的底层架构。
结语
AI时代正在重新定义计算产业。
从智能手机到AI PC,从云计算到边缘推理,Arm正在利用统一架构、能效优势和庞大的软件生态,打造覆盖云边端的AI计算平台。如果说过去的Arm定义了移动互联网时代,那么未来几年,Arm真正要争夺的,将是智能体时代的计算入口。而随着Windows on Arm生态成熟、边缘AI普及以及智能体 PC兴起,这场由AI驱动的架构变革,或许才刚刚开始。
穆里尼奥如何摆贝林修斯姆巴佩?
皇马西甲首战2比1西班牙人,比分不值多提。看点是穆里尼奥归来,调理当世最难的命题:
姆巴佩、修斯和贝林厄姆刚都踢完了一届壮绝的世界杯——怎么排?
姆巴佩成了世界杯史上第一射手,蝉联金靴奖:让我自由,我就进球。
修斯在巴西被淘汰前尽善尽美:左路爆破,我还是第一。
贝林厄姆是英格兰救世主:让我前插,我可以是当世第一进球中场。
怎么把三大将外加夏天新增的飞翼,一起排出来?
皇马4231,具体踢法:
巴尔韦德左腰,B席右腰。居莱尔右翼但内扣,修斯左翼爆破;贝林厄姆是前腰,姆巴佩依然占据名义中锋和事实左肋。邓弗里斯右路起飞。
进攻时事实上是325:邓弗里斯右路前压拉宽度前插。
名义右边锋居莱尔,右肋内切策动。
修斯和姆巴佩阵地战继续占据左翼和左肋。
——关键在贝林厄姆。
进,他应该是修斯和姆巴佩之后的策动者;退,他是中场双腰出球的第一目的。修斯左翼、姆巴佩左肋、邓弗里斯右边、居莱尔右肋,这都是常规布置,贝林厄姆是纵向拉扯的关键:他与B席是球队走位最飘的两人。
在曼城瓜迪奥拉麾下时,B席常年飘荡无定,球队需要啥,他就去踢啥。穆里尼奥似乎指望他担当一个中场搅拌机,移动出球人:有点像把穆勒式的无球游走,塞进了一个拉基蒂奇式的中场位置。
贝林厄姆打进第一球,但这套班子被西班牙人搅出了问题。
西班牙人的442,实战中常是424:前场四人,切断所有向皇马双腰B席和巴尔韦德的球,逼皇马走边路;修斯那一侧,希拉里尽力不让他拿球内切。西班牙人整体逻辑是:让皇马在狭窄的边路磨蹭,中路就别想了。
于是皇马有点尬:
邓弗里斯的威胁是速度冲击,本场体现为插上直接轰门,让他盘带创造非其所长。
偏皇马诸将都能带两下,却没有顶锋线抢点的重锤。球到禁区了,谁去射门?——邓弗里斯?!
于是皇马极依赖贝林厄姆回撤拿球,试图依靠他的自由走位,打出单侧过载找空隙。
下半场比分被扳平后,穆里尼奥有点急:既然中路没戏,那就边路吧!——库库雷利亚和迪亚曼德出场,两边狂攻。
库库雷利亚和修斯的搭配意外地一拍即合:俩人分别拉边和内切,交叉换位此起彼伏,让西班牙人没法再一根筋把修斯往边路堵。
迪亚曼德、居莱尔和邓弗里斯在右路亦然:宽度、内切和套边分头进行。下半场皇马边路推进后横传算是起来了。
然后,防守。
修斯和姆巴佩都不爱回防,所以穆里尼奥防守时是个准442,成全他俩:修斯和姆巴佩在前场,分抢对方左右中卫,逼西班牙人走中路,靠身后皇马中场们集体逼抢。这招凌厉凶猛,但一旦对方过了皇马中前场六人组,边中结合串起,皇马就要头疼:
西班牙人也就是这么逼平比分的。
这个配置的另一趣味:
姆巴佩防守时站右锋逼对方左中卫,所以不止一次,皇马守转攻,姆巴佩右路直接起速冲击,间接将左路让给了修斯。
比赛结束前埃斯皮的绝杀,也起源于姆巴佩的右肋突击。2比1赢球。

所以这大概就是此刻穆里尼奥牌皇马的样子:
防守时,是不对称442。
维尼修斯和姆巴佩留在前场,其他人负责把空间填满。
出球时,是4231。
贝林厄姆不断回撤、前插,成为连接双后腰和攻击线的活动轴。
进攻时,则变成325。
邓弗里斯拉开右边,居莱尔占右肋;维尼修斯占左边,姆巴佩游向左肋。
只是,两翼起飞后的终结,修斯与姆巴佩的心情,依然不太确定:
赢球是赢球了,但俩人谁都没进球。
穆里尼奥现在的皇马,有点像把三道肉菜、四盘沙拉强行摆到了一桌。
“主食呢?”
“炖肉里有土豆。”
“甜点呢?”
“沙拉里有菠萝。”
“汤呢?”
“您别问了,我能把这么多菜都摆上来,已经不容易了。”
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