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Uno stack software più semplice è la chiave per un’intelligenza artificiale portatile e scalabile nel cloud e nell’edge.
L’intelligenza artificiale ora alimenta le applicazioni del mondo reale, ma stack software frammentati la stanno frenando. Gli sviluppatori ricostruiscono regolarmente gli stessi modelli per target hardware diversi e perdono tempo a incollare il codice invece di fornire funzionalità. La buona notizia è che un cambiamento è in atto. Toolchain unificate e librerie ottimizzate consentono di distribuire modelli su piattaforme senza sacrificare le prestazioni.
Ma rimane un ostacolo critico: la complessità del software. Strumenti disparati, ottimizzazioni specifiche dell’hardware e stack tecnologici stratificati continuano a ostacolare il progresso. Per sbloccare la prossima ondata di innovazione dell’intelligenza artificiale, il settore deve abbandonare con decisione lo sviluppo in compartimenti stagni e orientarsi verso piattaforme moderne ed end-to-end.
Questa trasformazione sta già prendendo forma. I principali fornitori di cloud, fornitori di piattaforme edge e comunità open source stanno convergendo su toolchain unificate che semplificano lo sviluppo e accelerano l’implementazione dal cloud all’edge. In questo articolo esamineremo perché la semplificazione è la chiave per un’intelligenza artificiale scalabile, cosa sta guidando questo slancio e in che modo le piattaforme di prossima generazione stanno trasformando questa visione in risultati concreti.
Collo di bottiglia: frammentazione, complessità e inefficienza
Il problema non è solo la diversità dell’hardware; è la duplicazione degli sforzi tra framework e obiettivi che rallenta il time-to-value.
Vari obiettivi hardware: GPU, NPU, dispositivi solo CPU, SoC mobili e acceleratori dedicati.
Strumenti e frammentazione dei frame: TensorFlow, PyTorch, ONNX, MediaPipe e altri.
Vincoli di bordo: I dispositivi richiedono prestazioni in tempo reale ed efficienti dal punto di vista energetico con un sovraccarico minimo.
Di conseguenza Ricerca GartnerQueste incompatibilità rappresentano un ostacolo significativo: oltre il 60% delle iniziative di intelligenza artificiale si bloccano prima della produzione a causa della complessità dell’integrazione e della variabilità delle prestazioni.
Che aspetto ha la semplificazione del software?
La semplificazione è incentrata su cinque mosse che riducono i costi e i rischi della ristrutturazione:
Livelli di astrazione multipiattaforma che riduce al minimo la ristrutturazione durante lo spostamento dei modelli.
Librerie ottimizzate per le prestazioni integrati nei principali framework di machine learning.
Progetti architettonici unificati scalabile dal data center al mobile.
Standard e runtime aperti (ad esempio ONNX, MLIR) riduce l’impegno e aumenta la conformità.
Ecosistemi dedicati agli sviluppatori Enfatizza la velocità, la ripetibilità e la scalabilità.
Questi cambiamenti rendono l’intelligenza artificiale più accessibile, soprattutto per le startup e i team accademici che in precedenza non disponevano di risorse di ottimizzazione dedicate. Progetti come i benchmark Optimum e MLPerf di Hugging Face aiutano anche a standardizzare e verificare le prestazioni su tutto l’hardware.
Momento dell’ecosistema e segnali del mondo reale La semplificazione non è più auspicabile; Sta succedendo adesso. Le considerazioni sul software a livello di settore influenzano le decisioni a livello di IP e di progettazione del silicio, dando come risultato soluzioni pronte per la produzione fin dal primo giorno. I principali attori dell’ecosistema stanno guidando questo cambiamento allineando gli sforzi di sviluppo hardware e software e garantendo una più stretta integrazione tra tutti gli stack.
Il rapido aumento dell’inferenza edge, in cui i modelli di intelligenza artificiale vengono distribuiti direttamente sui dispositivi anziché nel cloud, è un catalizzatore chiave. Ciò ha intensificato la domanda di stack software moderni che supportino l’ottimizzazione end-to-end dal silicio al sistema e all’applicazione. Aziende come Arm stanno rispondendo fornendo un collegamento più stretto tra piattaforme informatiche e toolchain software, aiutando gli sviluppatori ad accelerare i tempi di implementazione senza sacrificare prestazioni o portabilità. Anche l’emergere di modelli di fondazione multimodali e di scopo generale (ad esempio LLaMA, Gemini, Claude) ha aumentato l’urgenza. Questi modelli richiedono runtime elastici in grado di scalare in ambienti cloud ed edge. Gli agenti IA che interagiscono, si adattano ed eseguono attività in modo indipendente alimentano ulteriormente la necessità di software multipiattaforma altamente efficienti.
MLPerf Inference v3.1 includeva più di 13.500 risultati prestazionali di 26 partecipanti, convalidando il benchmarking multipiattaforma dei carichi di lavoro AI. I risultati riguardano sia i data center che i dispositivi edge e rivelano la varietà di implementazioni ottimizzate attualmente in fase di test e condivisione.
Nel loro insieme, questi segnali chiariscono che la domanda e gli incentivi del mercato sono allineati attorno a una serie comune di priorità, tra cui la massimizzazione delle prestazioni per watt, la garanzia della portabilità, la riduzione al minimo della latenza e la garanzia di sicurezza e coerenza su larga scala.
Cosa è necessario che accada affinché la semplificazione abbia successo?
Per realizzare la promessa di piattaforme IA semplificate, devono accadere diverse cose:
Potente progettazione congiunta hardware/software: caratteristiche hardware esposte in strutture software (ad esempio moltiplicatori di matrici, istruzioni dell’acceleratore) e, al contrario, software progettato per sfruttare l’hardware sottostante.
Toolchain e librerie coerenti e robuste: gli sviluppatori necessitano di librerie affidabili e ben documentate che funzionino su tutti i dispositivi. La portabilità delle prestazioni è utile solo se gli strumenti sono stabili e ben supportati.
ecosistema aperto: i fornitori di hardware, i manutentori del framework software e gli sviluppatori di modelli devono collaborare. Standard e progetti condivisi aiutano a evitare di reinventare la ruota per ogni nuovo dispositivo o caso d’uso.
Astrazioni che non ostacolano la performance: sebbene un elevato livello di astrazione sia utile agli sviluppatori, questi devono consentire l’ottimizzazione o la visibilità secondo necessità. Il giusto equilibrio tra astrazione e controllo è cruciale.
Sicurezza, privacy e fiducia integrate: Soprattutto poiché sempre più computer si spostano verso i dispositivi (edge/mobili), questioni come la protezione dei dati, l’esecuzione sicura, l’integrità del modello e la privacy diventano importanti.
Arm come esempio di semplificazione orientata all’ecosistema
La semplificazione dell’intelligenza artificiale su larga scala dipende ora dalla progettazione a livello di sistema, in cui il silicio, il software e gli strumenti di sviluppo si evolvono passo dopo passo. Questo approccio consente ai carichi di lavoro AI di funzionare in modo efficiente in una varietà di ambienti, dai cluster di inferenza cloud ai dispositivi edge con vincoli di batteria. Riduce inoltre i costi di ottimizzazione personalizzata, facilitando l’immissione più rapida di nuovi prodotti sul mercato. Arm (Nasdaq:Arm) sta sviluppando questo modello con un focus incentrato sulla piattaforma che spinge le ottimizzazioni hardware-software verso l’alto dello stack software. SU: COMPUTEX2025Arm ha dimostrato come le sue ultime CPU Arm9, combinate con estensioni ISA specifiche per l’intelligenza artificiale e librerie Kleidi, forniscano una più stretta integrazione con framework ampiamente utilizzati come PyTorch, ExecuTorch, ONNX Runtime e MediaPipe. Questo allineamento riduce la necessità di kernel personalizzati o operatori ottimizzati manualmente, consentendo agli sviluppatori di sbloccare le prestazioni dell’hardware senza rinunciare a toolchain familiari.
Gli effetti nel mondo reale sono significativi. Nel data center, le piattaforme basate su Arm offrono prestazioni migliorate per watt, fondamentali per la scalabilità sostenibile dei carichi di lavoro AI. Sui dispositivi consumer, queste ottimizzazioni consentono esperienze utente estremamente reattive e un’intelligenza in background sempre attiva ma efficiente dal punto di vista energetico.
Più in generale, il settore si sta coalizzando attorno alla semplificazione come imperativo di progettazione, incorporando il supporto dell’intelligenza artificiale direttamente nelle roadmap dell’hardware, ottimizzando la portabilità del software e standardizzando il supporto per runtime di intelligenza artificiale generici. L’approccio di Arm dimostra come una profonda integrazione nello stack informatico possa rendere l’intelligenza artificiale scalabile una realtà pratica.
Convalida e slancio del mercato
nel 2025 Quasi la metà dei calcoli inviati ai grandi hyperscaler verranno eseguiti su architetture basate su ArmÈ una pietra miliare che sottolinea un cambiamento significativo nell’infrastruttura cloud. Poiché i carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale diventano sempre più intensivi in termini di risorse, i fornitori di servizi cloud stanno dando priorità alle architetture che offrono prestazioni superiori per watt e supportano la portabilità del software senza soluzione di continuità. Questa evoluzione segna un perno strategico verso un’infrastruttura scalabile ed efficiente dal punto di vista energetico, ottimizzata per le prestazioni e le esigenze dell’intelligenza artificiale moderna.
All’edge, i motori di inferenza compatibili con Arm consentono esperienze in tempo reale come la traduzione dal vivo e assistenti vocali sempre attivi su dispositivi alimentati a batteria. Questi sviluppi offrono potenti funzionalità di intelligenza artificiale direttamente agli utenti senza compromettere l’efficienza energetica.
Anche lo slancio degli sviluppatori sta accelerando. In una recente collaborazione, GitHub e Arm hanno introdotto i runner nativi Arm Linux e Windows per GitHub Actions, semplificando i flussi di lavoro CI per le piattaforme basate su Arm. Questi strumenti riducono le barriere all’ingresso per gli sviluppatori e consentono uno sviluppo multipiattaforma più efficiente e su larga scala.
cosa c’è dopo
Semplificare non significa eliminare completamente la complessità; ciò significa gestirlo in modo da favorire l’innovazione. Man mano che lo stack dell’intelligenza artificiale si stabilizzerà, i vincitori saranno coloro che forniranno prestazioni impeccabili in un ambiente frammentato.
Con una prospettiva lungimirante, aspettati:
Confronti come ringhiere: I pacchetti MLPerf + OSS guidano dove ottimizzare successivamente.
Più upstream, meno fork: Le funzionalità hardware sono collocate negli strumenti tradizionali, non in rami speciali.
Convergenza ricerca + produzione: Transizione più rapida dalla carta al prodotto attraverso tempi di lavoro condivisi.
Soluzione
La prossima fase dell’intelligenza artificiale non riguarda hardware esotico; si tratta anche di software che viaggia bene. Quando lo stesso modello viene utilizzato in modo efficiente nel cloud, nel client e nell’edge, i team spediscono più velocemente e impiegano meno tempo a ricostruire lo stack.
La semplificazione a livello di ecosistema, e non gli slogan incentrati sul marchio, distingueranno i vincitori. Il manuale pratico è chiaro: combinare piattaforme, ottimizzazioni a monte e misurare con benchmark chiari. Scopri come funzionano le piattaforme software Arm AI rendere questo futuro possibile in modo efficiente, sicuro e su vasta scala.
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