據估計，今年全球將生成超過 120 ZB 的數據資料，而這些數據都需經過收集、移動、儲存與處理，大多數的數據將使用在轉型的大型語言模型 AI 應用，並挑戰現有運算資源的極限。同時，採用傳統方法擴大運算規模所面臨的技術 、環境和經濟上的阻力也日漸顯著。特定處理 - 也就是專為特定工作負載而設計的運算方式，將成為應對這些困難與挑戰的解方，而工作負載加速則成為特定處理的關鍵。 請與我們的專家一起深度探討在 Arm 架構中，從人工智慧到網路、資訊安全到超級運算，為基礎設施工作負載加速的最佳方法。