Arm 推出 GitHub Copilot 新扩展程序，助力快速迁移至 Arm 架构服务器 - 微处理器

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Arm 推出 GitHub Copilot 新扩展程序，助力快速迁移至 Arm 架构服务器

2025-02-24 10:58:47 Arm

Arm 控股有限公司（纳斯达克股票代码：ARM，以下简称“Arm”）宣布其已正式推出专为 GitHub Copilot 设计的新扩展程序。GitHub Copilot 是全球部署最广泛的人工智能 (AI) 开发者工具之一，此次推出的扩展程序能让数百万 Copilot 用户更容易地访问 Arm® 架构的技术，并为开发者提供更友好的体验。此外，此次发布亦首次为全球开发者免费提供了完整的基于 Arm 平台的 CI/CD 工作流，包括 GitHub Actions、Arm Runners 及面向 GitHub Copilot 的 Arm 扩展程序。

Arm 人工智能平台和开发者平台与服务高级副总裁 Alex Spinelli 表示：“在当今快节奏的技术环境中，开发者需要能够简化工作流、降低成本和提高效率的工具，AI 辅助工具正迅速成为不可或缺的得力助手。事实上，已有超过 25% 的开发者使用 AI 辅助工具来完成诸如代码生成、测试用例创建、漏洞修复和安全性检测等任务，实现了工作效率的显著提升。”

根据埃森哲最近发布的报告，GitHub Copilot 可将编程速度提高 55%，同时让开发者信心提升 85%。Copilot 目前拥有超过 100 万付费用户，遍及 20,000 多家企业，用户平均每周使用天数多达 3.4 天。Arm 扩展程序专为 GitHub Copilot 设计，旨在简化向 Arm 架构迁移的过程，缩短开发周期并降低成本。该扩展程序初期聚焦于服务器和云环境，并计划未来进一步扩展到移动端、物联网、软件定义汽车和 Windows on Arm 开发等用例。开发者只需在 GitHub Copilot Chat 中输入“@arm”，即可轻松获取针对 Arm 架构开发的精选代码示例、最佳实践、迁移策略及性能优化技巧。

InfoMagnus 公司 Modern Dev 和 DevOps 服务技术副总裁 Rinat Shagisultanov 表示：“面向 GitHub Copilot 的 Arm 扩展程序对开发者而言足以重塑开发格局。如今，开发者可以充分利用 Arm 的内部函数及架构特性，显著提升软件的性能和效率。此扩展程序将极大地简化客户将工作负载迁移到 Arm 服务器的过程，而 Arm 服务器不仅成本更低，能效更高，还在云端实现了广泛部署。此外，用户还能借助最新发布的面向 GitHub Actions 的 Arm Runners，轻松创建 Arm 原生的 CI/CD 和 MLOps 工作流。”

软件与应用安全架构师、Windows 开发和 .NET 领域微软最有价值专家 (MVP) Jeremy Sinclair 表示：“Arm 扩展程序让我惊叹的不仅是它能够辅助编写代码，更在于它能够提供有关 Arm 架构实际有效的背景信息。当我询问如何为 Kubernetes 设置 CI/CD 时，它给出的不是泛泛的回答，而是直接为我提供 Arm 学习路径和实际文档。不同于泛泛而谈的无用指导，Arm 提供了针对特定架构的合理指导，这对提升开发效率至关重要。”

面向 GitHub Copilot 的 Arm 扩展程序和原生 CI/CD：为开发者提供强大助力

随着 Arm 智能平台的持续更新，不断补充精选数据和最佳实践，Arm 扩展程序也将持续进化，为更广泛的应用场景提供支持，包括：

· 生成式 AI：简化 AI 应用的创建和部署工作。

· 移动端和游戏：优化应用程序在 Arm 平台上的性能。

· 物联网和软件定义汽车：打造无缝工作流，实现从“云端到边缘侧”和“云端到车端”的高效部署。

如今，Arm 提供了完整的集成开发环境，包括 CI/CD 和 MLOps 工作流，这些工作流借助 GitHub Actions 的 Arm 托管 Runners 实现。此外，GitHub 近期发布了免费的 GitHub Runners for Arm，使开发者可以轻松访问完全集成的原生 Arm 工作流，从而简化从云端到边缘侧的开发流程，适用于各类市场。

借助 GitHub Actions，开发者可以构建端到端的 MLOps 工作流，将机器学习 (ML) 生命周期中的各个步骤结合起来并实现自动化。当这些工作流在 Arm 平台上原生运行时，开发者能够为 AI/ML 应用解锁显著优势，尤其是在云到边缘侧的优化方面。

专为 GitHub Copilot 设计的 Arm 扩展程序可为开发者提供量身定制、架构相关的解答，助力进一步提升效率。借助该扩展程序，开发者能够轻松在原生 Azure Cobalt 100 GitHub Runners 中运用 Arm 架构特性，例如 BF16 和 I8MM，以及最新的 Armv9 架构特性，包括能显著提升 ML 性能的 SVE2。