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《你好生活》探寻歌曲背后成长“限定记忆”

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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。

南安一抄表员输错一个数 居民家中用水多出近百吨

原标题:南安一抄表员输错一个数 居民家中用水多出近百吨

家里只有煮饭洗菜才用自来水,没想到一个月的水费竟然要300多元。7月1日,美林梅亭社区居民黄文烈收到“巨额”水费缴费短信,觉得不可思议。

查看了家里的水表,再询问南安市自来水有限公司工作人员,他终于明白了“巨额”水费的原委——抄表员录入系统时出错所致。

【反映】仅洗菜煮饭 月水费要300多元

7月1日,黄文烈收到自来水公司发来的短信催缴通知,短信显示他家6月份的水费为372元。

黄文烈说,他家自来水费以前也有交过几百元一个月的,但从5月底开始,他就改动家里的管道,自来水只用于洗菜、煮饭,平时洗漱用水都是自家的井水。

当天,他拨打了自来水公司保修电话进行咨询,工作人员告诉黄文烈,他家的自来水表的总用水量为1940吨。

可黄文烈随后查看自家水表发现,水表的读数只有1845吨,这当中就有95吨的误差。

黄文烈随后将情况反映给自来水公司工作人员,很快工作人员就进行复查,并告诉黄文烈,他家6月份其实应收水费是49元。

昨日,黄文烈向记者出示了一份南安市自来水公司改正后的水费明细表,里面标注他家5月份水表读数为1835吨,6月份水表读数为1845吨,实用水10吨,每吨3.4元(商业用水),垃圾费15元,收费总额49元。

虽然接到黄文烈的反映后,自来水公司就将错误改正过来,但黄文烈觉得抄表员应该没有实地抄水表,随便写了一个数据就上报了,才有这样的错误。于是,他拨打本报新闻热线0595-26531010反映这一情况。

【回应】录入时输错 多出100吨用水

昨日,记者来到南安市自来水公司找到了当时抄表员赵瑞美,她说自己是在6月21日到黄文烈家抄水表的。

当时抄的水表读数为1840吨,但她将数据录入公司系统时,却将“1840”中的“8”误输为“9”,才会出现100吨的误差。

昨日,南安市自来水公司也向记者提供了一份抄表员的抄表记录。里面显示的1845吨是他们接到黄文烈投诉后,在7月2日复查后改正过来的,之前抄表的读数实际为1840吨。

据悉,黄文烈家5月份的水表读数为1835吨,6月份水表读数错误的输入为1940吨,所以经过计算后,才会得出当月水费为372元【(1940-1835)x3.4+15=372】。

南安市自来水公司负责人表示,因为这个疏忽,他们将会对这名抄表员进行相应的绩效处罚。

至于黄文烈提到了抄表员没有实地入户抄水表,他们公司为了应对这种情况,从今年2月份就启动了抄表到位稽查机制,公司每个月都会派人发放水表的稽查卡,稽查卡就放在水表上,抄表员事前不知道稽查卡发放的数量和位置,如果月底他们没有全部收回稽查卡,就证明他们没有实地抄表,公司也将对此进行处罚。(海丝商报记者 陈江涛 实习生 陈逸飞)

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