Arm在MemoryS 2025峰会上揭秘边缘AI计算新趋势

近日，在深圳召开的MemoryS 2025闪存峰会上，存储行业的各大头部公司纷纷展现其最新技术，而Arm的出现引起了与会者的广泛关注。Arm物联网事业部业务拓展副总裁马健在峰会上发表了演讲，深入探讨了Arm在AI计算及存储领域的技术创新、生态构建及未来战略。他在演讲后还接受了快科技的采访，分享了众多关于边缘AI计算的新兴趋势。

马健指出，在嵌入式计算领域，Arm具备明显的优势，例如其拥有最快的中断延迟和实时反应速度，广泛适用于各种存储设备。同时，Arm的后端闪存与媒体控制芯片亦逐渐成为各大厂商的热门选择，这得益于其能够支持自定义指令，使得客户能针对不同的闪存进行深入优化。Arm的高吞吐量流水线设计，已为AI和数据处理软件提供了强大的生态支持。

在众多存储产品的背后，Arm的技术同样扮演着重要角色。以Solidigm的122.88TB SSD D5-P5336为例，其主控芯片便基于Arm Cortex-R CPU，而慧荣科技的SM2580和SM2264XT-AT芯片也同样采用了Arm架构。这些产品的背后是AI技术的急速发展，对新型计算能力的苛刻要求。

马健表示，AI算力的需求包含高性能、低功耗与灵活扩展性。传统的通用芯片在处理计算密集型的AI任务时，常常显得无能为力。而Arm带来的计算，则致力于为新一代AI云基础设施提供高效、灵活与可扩展的解决方案。这为合作伙伴快速构建满足AI需求的差异化产品提供了宝贵的支持。

随着边缘计算的迅速演进，相关设备正逐渐打破传统的“小型网关+通用CPU”模式，朝着更为智能化方向发展。近年来，我们看到越来越多的边缘设备开始集成GPU、FPGA、NPU等异构计算单元，以提升并行计算性能和AI推理能力。这一转变不仅加速了边缘设备的智能化进程，也使得相关软件栈愈发完善。

边缘计算不仅承担数据的预处理和缓存功能，更逐步演变为智能服务的中心节点。AI推理越来越多地在边缘设备上实现本地化执行，这样一来，实时性和隐私合规的需求得以满足，同时也减轻了云端的存储和带宽压力，提升了决策响应的速度和有效性。

在云端与边缘之间，合作变得愈加紧密。云端主要负责大模型的训练与更新，而边缘则专注于轻量级推理与在线更新。其中，对边缘模型的部署与运维管理变得格外重要：模型的分发、升级与A/B测试等都需依赖自动化的MLOps来实现高效管理。

在硬件方面，Arm推出了全新的边缘AI计算，不仅在智能手机与服务器领域得到应用，也进入了汽车和物联网市场。Arm专门为AI优化的KleidiAI已集成多个主流AI框架，如Llama.cpp、ExecuTorch等，能快速加速主流AI大模型的推理过程。

马健进一步阐述了Arm在边缘AI计算方面的创新与发展计划。未来，Arm将推出更多软件库与计算内核，不断完善其生态系统，以支持从云端到边缘的无缝连接。安全与隐私保护亦是Arm未来工作的重点。Armv9架构处理器在硬件层面强化了安全机制，确保其在边缘AI大规模部署过程中具备强大的安全性。

保证边缘环境下的安全，Arm采取了一系列措施，包括云的实时管理与OTA在线升级。通过与不同操作系统及云的合作，Arm正在逐步完善从Bootloader到应用层的安全链条，力求在边缘应用环境中构建一个可信赖的生态。

来看，Arm在MemoryS 2025峰会上的亮相，标志着边缘AI计算的新时代即将来临。随着AI技术在智能制造、智慧城市、车载计算与智能家居等领域的日益普及，Arm必将以其先进的技术架构与生态系统，助力更多行业实现智能化升级与创新发展。未来，Arm将继续推动边缘计算的转型，为智能终端市场开辟出全新的可能性。