新闻要点
Arm AI Portal连接超过2200万名开发者及其智能体，为覆盖云端、边缘和物理AI的Arm计算平台提供优化AI软件
开发者可以从预优化模型快速起步，也可以带入并优化自己的模型，以在Arm平台上实现最佳性能
随着开发日益智能体化，AI Portal使模型、性能数据和工作流程能够被机器发现，在开发者和智能体已经使用的平台上满足其需求，简化对Arm最新AI技术的访问
智能体AI正从云端向边缘和物理AI延伸，这为开发者在模型、运行时和硬件目标之间的构建带来了复杂性。Arm的计算平台横跨这一连续体，由超过2200万名需要优化AI软件的开发者提供支持。
构建AI应用程序不应该从数周的搜索、基准测试和优化开始。开发者需要找到合适的模型并了解其性能，而智能体则需要清晰的信号来发现同样的模型、工具和信息。
今天，Arm正式推出Arm AI Portal，为开发者和智能体提供一种通用方式，用于在Arm计算平台上发现、优化和部署AI软件。开发者可以找到针对特定任务的预优化模型，获取性能和准确性数据，比较延迟、内存占用和模型大小，并访问代码示例和部署工作流程。
AI Portal即将提供工具，让开发者能够带入自己的模型（包括专有模型），在Arm平台上进行性能分析和优化。面向智能体的AI资源已通过早期访问渠道提供，尚未正式全面发布。
借助Arm优化AI更快起步
AI Portal支持基于Arm的计算平台上的语言、语音、视觉和神经图形应用。在发布之初，预优化模型包括阿里巴巴Qwen、谷歌Gemma和Ultralytics YOLO，运行时环境包括ExecuTorch、LiteRT和ONNX-RT，并得到了阿里巴巴、树莓派和Ultralytics等生态系统合作伙伴的支持。
AI Portal在开发者和智能体已经使用的平台上与他们对接，Arm优化模型可通过Hugging Face获取，Portal资源也可通过MCP供编码智能体访问。
Arm优化模型已经带来了显著的性能提升：
Qwen3-TTS在vivo X300智能手机上使用单线程执行和混合量化（Q8_0语音生成器与代码预测器结合），并通过可扩展矩阵扩展-2（SME2）加速，实现了超过4倍的速度提升。
Ultralytics YOLO26n在配备SME2的vivo X300智能手机上，使用单线程执行FP16相较于FP32，性能提升超过40%；在配备NEON的树莓派5上，使用FP16与INT8混合量化相较于FP32，同样实现了这一提升幅度。
在Arm计算平台上实现优化AI
AI Portal覆盖云端、边缘和物理AI在内的整个Arm计算平台，帮助开发者找到针对其目标场景优化的模型，从机器人视觉模型到智能手机上的生成式AI，再到云端CPU上的特定任务大语言模型，应有尽有。
AI Portal将SVE、SME和神经加速等Arm技术与优化软件相连接。Arm CSS for Mobile 2便是一个例子，通过SME2和配备神经加速器的GPU加速的模型均可通过AI Portal获取。
数十年来，Arm一直在投资软件生态系统。AI Portal将这一投入延伸至AI时代，帮助超过2200万名开发者及其智能体找到并使用针对其目标硬件优化的软件。
Sharbani Roy，Arm AI与开发者平台副总裁
Q&A
Q1：Arm AI Portal是什么？
A：Arm AI Portal是Arm推出的一个平台，为开发者和智能体提供发现、优化和部署AI软件的通用方式，覆盖云端、边缘和物理AI，服务于超过2200万名开发者。
Q2：Arm AI Portal支持哪些预优化模型？
A：发布之初支持阿里巴巴Qwen、谷歌Gemma和Ultralytics YOLO等模型，运行时环境包括ExecuTorch、LiteRT和ONNX-RT，并得到阿里巴巴、树莓派和Ultralytics等合作伙伴支持。
Q3：使用Arm优化模型能带来多大性能提升？
A：例如Qwen3-TTS在vivo X300手机上实现超过4倍速度提升，Ultralytics YOLO26n在手机和树莓派5上均实现超过40%的性能提升。
