Arm 技術專家將分上下兩期帶大家深入了解 SME 及其指令，為你詳細解析 SME 如何確保 Arm CPU 能夠高效地處理新的高能耗生成式 AI 工作負載，從而在數十億臺 Arm 技術驅動的設備上提供更好的 AI 體驗！Armv9-A 架構引入了在 Arm CPU 上加速和保護如大語言模型 (LLM) 這樣的高級生成式 AI 應用的功能。Arm SME 是為了滿足當前日益復雜和高能耗的 AI 和 ML 應用需求，創新性地設計的 CPU 功能。除了加速現今的 AI，SME 也提供了在 Arm 架構上處理不
Arm 始終專注于架構演進，確保生態系統能夠適應未來的技術趨勢和不斷變化的計算需求。Armv9 架構上的 可伸縮矩陣擴展 (SME) 顯著提高了 Arm CPU 對現有人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 工作負載的處理能力，從而在各種 AI 驅動的設備和應用中帶來速度更快、響應更靈敏的用戶體驗。在此前的內容中，Arm 技術專家為大家簡要介紹了 SME 和 SME 指令 ，本期將帶你了解如何使用 Neon、可伸縮向量擴展 (SVE)
Arm 可伸縮矩陣擴展 (SME) 作為 Armv9 架構中的一項創新特性，旨在滿足當前日益復雜和高能耗的人工智能 (AI) 和機器視覺 (ML) 應用需求。除了加速現今的 AI，SME 也提供了在 Arm 架構上處理不斷更新的生成式 AI 應用的靈活性。在 上一篇內容 中，Arm 技術專家為大家簡要介紹了 SME，本周我們將帶各位更為詳細地來了解 SME 的指令，助力你在應用中高效使用 SME！操作 ZA 存儲的 SME 指令主要包括：計算兩個向量外積，并累加或累減，將結果
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