计算机行业动态报告：再谈ARM为何受益GPU与CPU协同-260730（14页）.pdf

核心数据速览： Llama-3.2-1B tg吞吐量：4242.55 tokens/s。 Llama-3.2-3B tg吞吐量：1386.77 tokens/s。 Llama-3.1-8B tg吞吐量：1000.36 tokens/s。 Qwen3-30B-A3B(MoE) tg吞吐量：769.69 tokens/s。 ARM全球开发者规模：超2200万。 Arm AGI CPU核心数：136核（Neoverse V3平台）。 Arm AGI CPU频率：最高3.7GHz。 Arm AGI CPU内存：12个DDR5。 Arm AGI主要客户：Meta、OpenAI、Oracle、Cerebras、Cloudflare、SAP等。 落地案例效果：营销文章生成周期从2天缩短至60分钟。 EasyInfer模型支持：48+模型渠道。 重点推荐标的：集智股份、中国长城、禾盛新材、广合科技。H2：报告核心数据解读。H3：ARM CPU推理性能——数据验证效率突破。Fedimoss在Supermicro ARS-211M-NR服务器（AmpereOne 192核、1024GB内存）上的测试显示，Llama-3.2-1B tg吞吐量4242.55 tokens/s、Llama-3.2-3B 1386.77 tokens/s、Llama-3.1-8B 1000.36 tokens/s、Qwen3-30B-A3B(MoE) 769.69 tokens/s。落地案例中，营销文章生成周期从2天缩短至60分钟，验证了ARM CPU在真实生产环境中的可行性。H3：Agentic AI驱动异构推理——GPU+ARM CPU协同。Agentic应用呈“推理-调用-决策”交替执行模式，GPU利用率间歇化。高核心密度ARM CPU承担请求路由、Prompt预处理、工具编排、KVCache管理及部分Decode任务；GPU聚焦Prefill和矩阵运算。“GPU Prefill+CPU Decode”架构使GPU快速释放被KVCache锁定的算力，提升整体资源利用率。H3：ARM生态壁垒——2200万开发者构建系统性优势。ARM全球开发者规模超2200万，软件栈与AI框架适配成熟。Arm AGI CPU基于Neoverse V3平台，136核、最高3.7GHz、12个DDR5内存，已有Meta、OpenAI、Oracle等重要客户。ARM兼具性能与生态的系统性壁垒，在AI推理场景中迎来重要发展机遇。H2：报告独有数据价值——行业级与公司级颗粒度。 ARM CPU推理吞吐测试数据：4款模型（Llama-3.2-1B/3B/8B、Qwen3-30B-A3B）的tg和pp+tg吞吐量。 Agentic AI工作负载特征分析：推理-调用-决策交替执行、三大事件驱动特征、GPU与ARM CPU能力分工表。 异构推理架构详解：GPU Prefill+CPU Decode、MoE模型异构分工（Attention常驻GPU、路由专家卸载CPU）、三级KVCache管理。 ARM生态数据：全球开发者2200万、Arm AGI CPU完整规格参数、主要客户名单。 落地案例数据：营销文章生成周期2天→60分钟。 集智股份布局：之江易算（控股子公司）、与Fedimoss深度合作、EasyInfer产品（48+模型渠道、1M长文本、代码专家场景）。 投资建议：集智股份、中国长城、禾盛新材、广合科技。H2：谁需要这份报告？ AI算力投资者与基金经理：需要了解ARM CPU在AI推理中的价值重估及投资机会。 计算机行业分析师与研究员：需要获取ARM推理性能数据、异构架构方案、生态规模等精细化数据。 云计算与IT基础设施决策者：需要评估ARM CPU在AI推理场景中的TCO优势。 半导体行业投资者：需要了解ARM架构在AI时代的系统性竞争壁垒。 AI应用开发者：需要了解异构推理架构对AI应用部署成本的影响。FAQ区块。Q1：报告涵盖哪些核心数据维度？报告涵盖ARM CPU推理吞吐测试数据、Agentic AI工作负载分析、异构推理架构方案、ARM生态规模、Arm AGI CPU规格、落地案例效果及核心标的分析。Q2：ARM CPU在AI推理中的性能表现如何？Llama-3.2-1B tg吞吐量4242.55 tokens/s，Qwen3-30B-A3B(MoE)达769.69 tokens/s，验证了ARM CPU在SLM和MoE推理中的可行性与效率。Q3：为什么Agentic AI需要ARM CPU？Agentic应用GPU利用率间歇化，高核心密度ARM CPU适合处理异步I/O、控制密集型和大量并发任务，可承担请求路由、工具编排、KVCache管理等任务。Q4：ARM的生态优势有多大？ARM全球开发者超2200万，软件栈与AI框架适配成熟，Arm AGI CPU已有Meta、OpenAI、Oracle等重要客户。Q5：集智股份在ARM推理领域的布局是什么？控股子公司之江易算与Fedimoss深度合作，EasyInfer采用GPU+ARM AI CPU混合架构，支持48+模型渠道，面向1M长文本与代码专家场景。完整PDF报告包含内容。下载完整PDF报告，您将获取以下全部内容： AmpereOne ARM CPU推理吞吐完整测试数据。 Agentic AI工作负载特征与GPU-ARM能力分工分析。 “GPU Prefill+CPU Decode”异构推理架构详解。 MoE模型异构分工与三级KVCache管理方案。 Fedimoss AITHER跨环境推理云架构。 ARM生态规模与Arm AGI CPU完整规格。 落地案例详细效果数据。 集智股份布局与EasyInfer产品详解。 投资建议与重点推荐标的。 风险提示全文。延伸阅读：如需了解行业趋势与战略洞察，可返回查看本报告深度分析页面。数据来源说明。本页面内容基于国联民生证券《计算机行业动态报告：再谈ARM为何受益GPU与CPU协同》（分析师：吕伟、郭新宇，2026年7月30日发布）整理。报告中所有数据均来自Fedimoss官网、ARM官网、国联民生证券研究所整理。