SVE
SVE，或可擴充向量擴充（Scalable Vector Extensions），是一種新的指令集架構，專為向量處理設計。向量處理是一種並行處理，可用於加速機器學習應用。SVE包含許多新功能，旨在提高在ARM處理器上執行向量處理的效率。
SME
SME，或可擴充矩陣擴充（Scalable Matrix Extensions），是一組新的指令，旨在加速矩陣乘法。矩陣乘法是許多機器學習算法中的基本操作。SME包含許多新功能，旨在提高在ARM處理器上執行矩陣乘法的效率。
差別
SVE和SME的主要差別在於它們的目標用途：
- SVE旨在加速向量處理，可用於廣泛的機器學習應用。
- SME旨在加速矩陣乘法，可用於需要大量矩陣乘法的機器學習應用。
以下表格總結了SVE和SME的主要差別：
| 功能 | SVE | SME |
|---|---|---|
| 目的 | 向量處理 | 矩陣乘法 |
| 目標受眾 | 機器學習開發人員 | 機器學習開發人員 |
| 狀態 | 已發布 | 已發布 |
| 潛在優勢 | 提高機器學習應用性能 | 提高需要大量矩陣乘法的機器學習應用性能 |
應用
SVE和SME可用於加速各種機器學習應用，包括：
- 圖像識別
- 自然語言處理
- 語音識別
- 機器翻譯
- 推薦系統