Arm技術(shù)預(yù)測(cè)：2025年及未來的技術(shù)趨勢(shì)

根據(jù)文本信息，這篇文章主要介紹了Arm公司對(duì)2025年及未來技術(shù)發(fā)展的預(yù)測(cè)，涵蓋了從AI的未來發(fā)展到芯片設(shè)計(jì)，再到不同技術(shù)市場(chǎng)的主要趨勢(shì)等各個(gè)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(jì)，突破以往傳統(tǒng)的方法，芯粒等新方法開始嶄露頭角。實(shí)現(xiàn)芯粒的不同技術(shù)正備受關(guān)注，并對(duì)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(duì)特定市場(chǎng)需求和挑戰(zhàn)，并預(yù)計(jì)在未來幾年持續(xù)發(fā)展。在汽車市場(chǎng)，芯粒可幫助企業(yè)在芯片開發(fā)過程中實(shí)現(xiàn)車規(guī)級(jí)認(rèn)證，同時(shí)通過不同的計(jì)算組件，幫助擴(kuò)大芯片解決方案的規(guī)模并實(shí)現(xiàn)差異化。因此，系統(tǒng)集成商可對(duì)不同的芯粒進(jìn)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(jì)工具，利用AI來優(yōu)化芯片布局、電源分配和時(shí)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(jìn)入市場(chǎng)。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(zhǎng)，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(huì)看到先進(jìn)的混合AI架構(gòu)，這些架構(gòu)能夠?qū)�AI任務(wù)在邊緣設(shè)備和云端之間進(jìn)行有效分配。在這些系統(tǒng)中，邊緣設(shè)備上的AI算法會(huì)先識(shí)別出重要的事件，然后云端模型會(huì)介入，提供額外的信息支持。隨著技術(shù)的進(jìn)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(jìn)。這類模型能夠直接在邊緣側(cè)設(shè)備上運(yùn)行，不僅提升了性能，還增強(qiáng)了隱私保護(hù)。Arm預(yù)計(jì)，越來越多的SLM將用于端側(cè)的語(yǔ)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(yàn)和知識(shí)，以便開發(fā)本地專家系統(tǒng)。當(dāng)前，GPT-4這樣的大語(yǔ)言模型（LLM）是基于人類文本進(jìn)行訓(xùn)練的。當(dāng)這些模型被要求描述某個(gè)場(chǎng)景時(shí)，它們只會(huì)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(shí)，通常是在與一個(gè)單一的AI進(jìn)行交互，這個(gè)AI會(huì)盡力獨(dú)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(shí)，這個(gè)智能體會(huì)將任務(wù)委托給由眾多智能體或AI機(jī)器人組成的網(wǎng)絡(luò)，類似AI的零工經(jīng)濟(jì)。在AI的推動(dòng)下，設(shè)備上將涌現(xiàn)更