Arm Performix通过整合Arm计算平台的性能数据洞察与优化能力，助力开发者规模化拓展高性能、高能效的AI智能体体验。
新闻重点
- Arm Performix是一款面向现代代理式开发工作流程的免费性能分析工具套件，作为同类产品中的首创之作，为开发者与 AI 智能体开辟了全新的性能工具品类。
- 凭借清晰、深入的性能分析，开发者与AI智能体均可使用Arm Performix来理解、分析并优化基于Arm云平台运行的应用程序。
- Arm Performix已获得微软、MongoDB、Redis及SAP等生态伙伴的支持。
依托Arm Neoverse平台芯片的强劲发展势头，包括近期发布的Arm® AGI CPU，Arm控股公司（纳斯达克股票代码：ARM，以下简称Arm）近日正式推出Performix——一款助力开发者实现人工智能（AI）系统端到端优化的性能分析工具套件。该套件深度集成于现代开发工作流程，可提供持续、专业的性能分析与洞察，助力开发者加速开发流程。Arm Performix的推出，也将Arm一贯的卓越性能优势从芯片延伸至全栈软件。
Arm人工智能平台和开发者平台高级副总裁Alex Spinelli 表示：“面向代理式AI的转型带来了全新的性能挑战，其中包括业务场景日趋复杂，涉及多个组件和层级，然而传统的工具却是针对单体式、人工分析类应用程序而设计。与此同时，在新的开发环境下，性能工具必须能够集成到自动化工作流程中，并可被 AI 智能体直接调用，输出结构化、可复用和可执行的分析结果。Arm Performix正是为此而生。”
专为现代代理式AI开发打造
Arm Performix开创了全新的性能工具范式，相较于传统需人工操作且零散的工具方案，实现了跨越式的革新。作为一款面向软件开发与现代 AI 研发的免费性能分析工具套件，Performix为开发者与AI智能体提供系统级的可视性，帮助识别低效环节并优化基于Arm平台基础设施运行的工作负载，同时可直接嵌入由自动化、智能体驱动的工作流程。
Performix可在运行时直接从基于Arm技术的芯片采集性能数据，将底层硬件运行状态转化为真实场景下具备指导意义且可落地优化的洞察。此举可让开发者摆脱传统人工分析模式，进而能够在基于Arm平台的基础设施上（从云端部署到包括Arm AGI CPU在内的下一代芯片平台）从容地完成工作负载的验证、调优与规模化部署。
将硬件数据转化为可落地、高效的性能洞察
Performix是一款可扩展平台，能够针对内存带宽、延迟、缓存效率及CPU利用率等核心指标提供系统级的全面分析。以往需要深厚架构专业知识才能完成的工作，如今开发者与AI智能体皆可通过清晰、简易的方式轻松完成。这套指引式、流程化的分析方法，帮助开发者从被动调优转而聚焦核心优化场景，把底层硬件的运行数据转化为清晰可落地的优化路径。
实现该效果的核心来自Arm MCP 服务器。它支持开发者与AI助手直接通过GitHub Copilot、Kiro、Gemini、Codex等工具直接调用Performix。开发者可在开发环境中发起性能分析任务，分析结果将与代码同步呈现。Arm MCP服务器内置专业知识与工具，可优化面向基于Arm平台系统的代理式 AI 开发工作流程，覆盖从项目迁移到性能优化的全流程。由此构建起一个紧密的反馈闭环，使性能评估成为开发流程中常态化、自动化的一环。
2025年，出货至头部超大规模云服务提供商的CPU算力中，有半数采用了Arm架构 [1]。Arm与云合作伙伴依托这一技术优势，精准识别性能瓶颈，并在真实工作负载中释放算力峰值性能。这一成果进一步巩固了Arm在生态系统中的强劲势头，基于Arm架构进行优化已逐渐成为企业的竞争优势。
Performix的研发广泛采纳了微软、MongoDB、Redis及SAP等合作伙伴与客户的反馈。
为 AI 智能体提供持续的性能洞察
性能不仅取决于硬件，更取决于开发者能否在复杂系统中高效优化软件并实现规模化扩展。Performix凭借易用且深入的性能分析，可充分释放Arm平台的全部潜力，让开发者缩短数据解析时间，将更多精力投入到关键环节的性能优化。从超大规模云服务提供商的部署方案，到Arm AGI CPU，基于Arm技术的平台与Performix协同赋能，进一步巩固Arm在高能效和高性能AI系统中的技术基石。这也是Arm长期践行生态承诺的又一重要里程碑，Performix将助力开发者在Arm平台上构建、优化并扩展下一代云与AI基础设施。
合作伙伴证言
“随着开发者与云架构师日益寻求将现有的x86架构云工作负载迁移至Arm平台，他们需要清晰的指标和分析洞察，以高效识别性能瓶颈。Arm Performix的研发吸纳了微软团队的大量反馈，可有效简化迁移流程。我们非常期待广大客户能够借助Arm Performix，针对Cobalt 200虚拟机实现应用程序的优化。”
微软Azure硬件系统与基础设施事业部副总裁Pat Stemen
“作为MongoDB性能工程团队的资深成员，我对Arm Performix所具备的深度分析能力印象深刻。这款工具上手门槛低、部署与运行都十分高效便捷。我借助它快速生成了大量分析数据，并明确了代码库中需要重点优化的方向。CPU微架构分析精准定位了前端性能瓶颈，同时标出不同缓存层级下效率最低的函数。基于Performix提供的可落地优化建议，我们仅用短短几天就为其中一项关键工作负载找到了明确优化路径，实现了10%的性能提升。该工具极大地提升了我们性能调优效率，为研发提速带来了显著成效。”
MongoDB高级软件工程师Jawwad Asghar
“代理式AI工作负载正带来前所未有的规模与复杂度，因此对全栈性能的了解与研判变得至关重要。我们正与Arm合作，在基于Arm架构的云基础设施中优化Redis服务。Arm Performix提供系统全景可视化与可落地的优化洞察，能够帮助我们快速定位低效环节。在规模化运行AI与数据密集型工作负载过程中，Performix 可助力我们简化流程、实现性能的持续优化。”
Redis性能分析与优化主管Filipe Oliveira
“Arm Performix利用直观的可视化界面与预置分析模板，简化了性能分析流程。在SAP HANA业务场景中，借助Arm Performix，我们能够快速定位代码热点、深入排查问题、高效完成多系统对比，并获得清晰直观的性能分析洞察，从而大幅节省研发时间成本。”
SAP HANA核心性能主管Lars Hoemke
[1] 基于Arm内部估算结果。
