Arm SME2 技术加速安卓 AI 升级，驱动移动应用下一代功能革新

从按下快门前就对照片进行即时锐化，到通话过程中实时消除背景噪音，再到离线状态下与人工智能 (AI) 助手互动，端侧 AI 正在重塑移动体验。而 Arm 计算平台正是实现这些无缝交互体验的强劲驱动力。

随着 AI 工作负载变得日益复杂且广泛渗透至各个领域，移动开发者面临的需求也与日俱增：他们需要在内存、电力和热预算等严格且多样化的限制下，实现实时且高效的性能表现，同时确保不会给应用及其工作负载增加额外的复杂性。

为了应对这些挑战，Arm 推出了可伸缩矩阵扩展 2 (SME2) 技术，以直接在移动 CPU 上加速高强度的矩阵计算工作负载——这些工作负载对计算机视觉和生成式 AI 应用至关重要。SME2 是 Armv9 架构中的一组高级 CPU 指令，它基于 SME 升级、能够在 AI 异构计算框架下，高效支持图像处理、自然语言处理、语音生成等实时移动端推理任务。

开发者如何获取 SME2 的优势

移动开发者无需改动现有代码、模型或应用程序，即可直接获取 SME2 带来的性能提升。这得益于 Arm 的软件加速层——Arm KleidiAI，它能够无缝集成到主流运行时库和 AI 框架中，为开发者提供开箱即用的性能体验。

得益于 KleidiAI 深入且广泛的集成，SME2 已在 Google 专为安卓系统优化的神经网络推理库 XNNPACK 中实现支持。此外，SME2 也被集成至多个框架中，包括阿里巴巴 MNN、Google LiteRT 和 MediaPipe、微软 ONNX Runtime，以及 llama.cpp。这些集成意味着 SME2 已深度嵌入到软件栈中。当设备支持并启用 SME2 时，XNNPACK 会自动通过 KleidiAI 将矩阵计算密集型任务路由至 SME2，从而让开发者在无需改动任何应用逻辑或基础架构的情况下，直接实现性能提升。

与此同时，KleidiAI 不仅着眼于当下的性能加速，更是为满足未来需求而设计。随着 Arm 不断推出新特性与架构升级，KleidiAI 将持续为所支持的 AI 框架和运行时库带来自动的性能提升，而无需开发者投入额外精力。

大规模 AI 性能与能效优化

搭载 SME2 增强硬件的安卓新机即将上市，开发者可率先通过硬件加速解锁 AI 性能跃升。与此同时，SME2 已支持最新的 iOS 设备[1]，只要应用中使用了集成 SME2 的 AI 框架，便可自动享受这些性能提升。

在搭载 SME2 增强硬件的设备上运行 Google Gemma 3 模型时，其聊天交互中的 AI 响应速度比未启用 SME2 的同款设备快六倍。此外，仅用单个 CPU 核心，Gemma 3 便可在不到一秒的时间内启动多达 800 字的文本摘要任务。目前，一家领先的独立软件供应商 (ISV) 已承诺将其应用中的大部分词元 (token) 生成工作负载从云端迁移到移动端，这在一定程度上得益于端侧 AI 能力的持续突破。

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Google 安卓杰出软件工程师 Iliyan Malchev 表示：借助 SME2 增强的硬件，更先进的 AI 模型（如 Gemma 3）能够直接在各类设备上运行。随着 SME2 的持续扩展，移动开发者能够在不同生态系统中无缝部署下一代 AI 功能，从而为终端用户带来低延迟、广泛可用的智能手机体验。

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除了性能的提升，SME2 还为 Arm 生态系统（如 iOS 与安卓）提供了可移植的解决方案。目前，已有 900 万款应用在 Arm 计算平台上运行，超过 2,200 万名软件开发者基于 Arm 平台构建他们的应用和工作负载。

助力开发者构建 AI 的未来

对安卓开发者而言，他们只要将应用构建在集成了 KleidiAI 的 AI 框架和运行时库之上，就能自动获得 SME2 带来的性能提升，并可在各类设备上无缝部署下一代 AI 功能。

开发者若提前布局，即可确保其应用在 SME2 增强硬件推向市场时实现优化，无需改动任何一行代码，便可为用户带来更快的性能、更低的延迟以及更高的能效。

此外，Arm 还发布了开发者启动平台，帮助移动开发者充分利用 SME2 的技术优势，通过丰富案例展示如何针对 KleidiAI 增强框架进行开发，从而默认激活硬件层面的最新加速能力。

作者：Arm 人工智能平台和开发者平台与服务高级副总裁 Alex Spinelli