此次戰略合作充分發揮 Arm 在高能效計算領域的優勢，將其與 Meta 在基礎設施、AI 產品及開放技術方面的創新實力相結合，為全球數十億用戶提供更豐富、更普惠的 AI 體驗

Meta 的基礎 AI 軟件技術（包括 PyTorch）現已完成 Arm 平臺適配優化，其中 PyTorch 的 Executorch 運行時將采用 Arm KleidiAI 技術，助力 Meta 及全球開源社區實現“每瓦性能”最大化

近日，Arm 與 Meta 宣布一項戰略合作項目，雙方將圍繞人工智能 (AI) 軟件與數據中心基礎設施兩大核心領域，全面提升各計算層面的 AI 效率，為全球數十億用戶打造更豐富的體驗。從驅動終端側智能的毫瓦級設備，到訓練全球最先進 AI 模型的兆瓦級系統，此次合作將推動 AI 覆蓋多種計算類型、工作負載及使用體驗，為 Meta 的全球平臺提供核心支撐。

這份為期多年的合作伙伴關系，建立在兩家公司長期推進的軟硬件協同設計的基礎之上，通過整合 Arm 在高能效 AI 計算領域的領先優勢，與 Meta 在 AI 驅動產品、基礎設施及開放技術方面的創新能力，最終實現 AI 性能與效率的顯著飛躍。

Meta 基礎設施負責人 Santosh Janardhan 表示：“從我們平臺上的各類應用體驗，到我們的自研設備，AI 正在改變著人們連接與創造的方式。通過與 Arm 的合作，我們能夠高效地將這些創新成果帶給超過 30 億使用 Meta 應用和技術的用戶。”

Arm 首席執行官 Rene Haas 表示：“AI 的下一個時代，將以規模化的高效率交付為核心特征。通過與 Meta 合作，我們正將 Arm 在“每瓦性能”領域的領先優勢，與 Meta 的 AI 創新能力深度融合，讓更智能、更高效的智能技術無處不在，覆蓋從毫瓦到兆瓦的全場景應用。”

在云端實現 AI 規模化應用

Meta 的 AI 排序與推薦系統，為 Facebook 和 Instagram 等旗下應用的內容發現與個性化功能提供核心支持。該系統將采用基于 Arm Neoverse 的數據中心平臺，相比 x86 系統，這一平臺可實現更高性能與更低功耗。在整個基礎設施架構中，Neoverse 還將助力 Meta 達成“每瓦性能對等”的目標，充分彰顯 Arm 計算技術在超大規模場景下的能效優勢與可擴展能力。

兩家公司的緊密協作，針對 Arm 架構對 Meta 的 AI 基礎設施軟件棧進行了全面優化，覆蓋編譯器、函數庫以及主流 AI 框架等關鍵組件。其中包括對 Facebook 通用矩陣乘法庫 (FBGEMM) 與 PyTorch 等開源組件的聯合調優，通過充分利用 Arm 的向量擴展技術與性能函數庫，實現了推理效率與吞吐量方面的可量化提升。目前，這些優化成果也正貢獻給開源社區，以進一步擴大其在全球 AI 生態系統中的影響力。

推動 AI 軟件從云端到邊緣的全面加速

此次合作還將深化雙方在 AI 軟件優化領域的協同，聚焦 PyTorch 機器學習框架、ExecuTorch 邊緣推理運行時引擎及虛擬大語言模型 (vLLM) 數據中心推理引擎等三大方向。同時，雙方將基于經 Arm KleidiAI 優化的 ExecuTorch 進行持續迭代，提升數十億設備的運行效率。此次協作將顯著簡化 AI 模型部署流程，并大幅提升 AI 應用從邊緣到云端的性能表現。

這些開源技術項目是 Meta 公司 AI 戰略的核心支柱，支撐著從推薦系統到對話式智能等各類應用的開發與部署。雙方將持續推進這些開源項目的技術優化，賦能全球數百萬開發者基于 Arm 構建并部署高效 AI 解決方案，實現全場景智能覆蓋。

共筑“AI 無處不在”的未來

從兆瓦級數據中心到基礎 AI 軟件，Arm 與 Meta 的合作是一場全棧式協作。雙方將共同推動跨計算層面的 AI 規模化應用，為全球數十億用戶開啟智能、高效且互聯的全新體驗時代。