Arm 正在與 Meta 公司的 PyTorch 團隊攜手合作，共同推進新的 ExecuTorch 測試版（Beta）上線，其目標為全球數十億邊緣端裝置和數百萬開發人員提供人工智慧（AI）和機器學習（ML）功能，進而確保 AI 真正的潛力能被最廣泛的裝置和開發人員所使用。
ExecuTorch 測試版發表
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Arm 運算平台無處不在，為全球眾多邊緣端裝置提供支援，而 ExecuTorch 則是專為行動和邊緣端裝置部署 AI 模型而設計的 PyTorch 原生部署框架。兩者的緊密合作，使開發人員能夠促成更小、更優化的模型，包括新的 Llama 3.2 1B 和 3B 量化模型。這些新模型可以減少記憶體佔用、提高準確性、強化效能和提供可攜性，成為小型裝置上的生成式 AI 應用的理想選擇，例如虛擬聊天機器人、內容摘要和 AI 助理等。
Arm表示，開發人員無需額外的修改或優化，便可將新的量化模型無縫整合到應用中，進而節省時間和資源。因此，他們能夠迅速在廣泛的 Arm 裝置上大規模開發和部署更多智慧的 AI 應用。
Arm進一步表示，隨著 Llama 3.2 大語言模型（LLM）新版本的發佈，Arm 正在透過 ExecuTorch 框架優化 AI 效能，使得在 Arm 運算平台邊緣端裝置運行的真實生成式 AI 工作負載能更加快速。在 ExecuTorch 測試版發佈的首日起，開發人員便能享有這些效能的提升。
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整合 KleidiAI 加速行動裝置生成式 AI 的實現
在行動裝置領域，Arm 指出，與 ExecuTorch 的合作代表眾多生成式 AI 應用，如虛擬聊天機器人、內容生成和摘要、即時語音和虛擬助理等，完全能夠在搭載 Arm CPU 的裝置上以更高的效能運行。
「這一成果受惠於KleidiAI，它導入了針對 4 位元量化優化的微核心，並透過 XNNPACK 整合在 ExecuTorch 中，因此，在 Arm 運算平台上運行 4 位元量化的 LLM 時，可無縫加速 AI 工作負載的執行。」Arm舉例說明，透過 KleidiAI 的整合，Llama 3.2 1B 量化模型預填充階段的執行速度可以提高 20%，使一些基於 Arm 架構的行動裝置上的內容生成速度超過每秒 400 個詞元（token）。這代表終端裝置使用者，將從他們的行動裝置上獲得更快速、回應更靈敏的 AI 體驗。
