Arm技術(shù)預(yù)測:2025年及未來的技術(shù)趨勢

根據(jù)文本信息,這篇文章主要介紹了Arm公司對2025年及未來技術(shù)發(fā)展的預(yù)測,涵蓋了從AI的未來發(fā)展到芯片設(shè)計,再到不同技術(shù)市場的主要趨勢等各個方面。具體來說,文章指出,隨著傳統(tǒng)芯片流片變得越來越困難,行業(yè)需要重新思考芯片的設(shè)計,突破以往傳統(tǒng)的方法,芯粒等新方法開始嶄露頭角。實現(xiàn)芯粒的不同技術(shù)正備受關(guān)注,并對核心架構(gòu)和微架構(gòu)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。芯粒技術(shù)已經(jīng)能夠有效應(yīng)對特定市場需求和挑戰(zhàn),并預(yù)計在未來幾年持續(xù)發(fā)展。在汽車市場,芯?蓭椭髽I(yè)在芯片開發(fā)過程中實現(xiàn)車規(guī)級認(rèn)證,同時通過不同的計算組件,幫助擴大芯片解決方案的規(guī)模并實現(xiàn)差異化。因此,系統(tǒng)集成商可對不同的芯粒進行組合和封裝以開發(fā)出大量高度差異化的產(chǎn)品。此外,文章還指出,半導(dǎo)體行業(yè)將更多地采用AI輔助的芯片設(shè)計工具,利用AI來優(yōu)化芯片布局、電源分配和時序收斂。這種方法不僅能優(yōu)化性能結(jié)果,還能加速優(yōu)化芯片解決方案的開發(fā)周期,使小型公司也能憑借專用化芯片進入市場。在未來一年里,AI推理工作負(fù)載將繼續(xù)增加,這將有助于確保AI的廣泛和持久普及。為了支持這一增長,此類設(shè)備需要搭載能夠?qū)崿F(xiàn)更快的處理速度、更低的延遲和高效電源管理的技術(shù)。而Armv9架構(gòu)的SVE2和SME2兩大關(guān)鍵特性,共同作用于Arm CPU,使其能夠快速高效地執(zhí)行AI工作負(fù)載。到了2025年,我們很可能會看到先進的混合AI架構(gòu),這些架構(gòu)能夠?qū)I任務(wù)在邊緣設(shè)備和云端之間進行有效分配。在這些系統(tǒng)中,邊緣設(shè)備上的AI算法會先識別出重要的事件,然后云端模型會介入,提供額外的信息支持。隨著技術(shù)的進步,規(guī)模更小、構(gòu)造更緊湊、壓縮率更高、量化程度更高、參數(shù)更少的模型正在快速演進。這類模型能夠直接在邊緣側(cè)設(shè)備上運行,不僅提升了性能,還增強了隱私保護。Arm預(yù)計,越來越多的SLM將用于端側(cè)的語言和設(shè)備交互任務(wù),以及基于視覺的任務(wù),如事件解讀和掃描。未來,SLM將從大模型中提煉出更多經(jīng)驗和知識,以便開發(fā)本地專家系統(tǒng)。當(dāng)前,GPT-4這樣的大語言模型(LLM)是基于人類文本進行訓(xùn)練的。當(dāng)這些模型被要求描述某個場景時,它們只會以文字形式回應(yīng)。但現(xiàn)在,包含文本、圖像、音頻、傳感器數(shù)據(jù)等多種信息的多模態(tài)AI模型開始出現(xiàn)。這些多模態(tài)模型將通過能夠聽到聲音的音頻模型、能夠看到的視覺模型、以及能夠理解人與人之間、人與物體之間關(guān)系的交互模型,來執(zhí)行更復(fù)雜的AI任務(wù)。如今,當(dāng)用戶與AI交互時,通常是在與一個單一的AI進行交互,這個AI會盡力獨立完成用戶要求的任務(wù)。然后,通過智能體,在用戶指定需要完成的任務(wù)時,這個智能體會將任務(wù)委托給由眾多智能體或AI機器人組成的網(wǎng)絡(luò),類似AI的零工經(jīng)濟。在AI的推動下,設(shè)備上將涌現(xiàn)更


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