【Arm的AI世界】GitHub與Arm為開發者徹底改變在Windows上的開發作業

Posted By Arm作者群 on 10 月 7, 2025 in AI PC, Arm, Arm, Edge AI開發地圖, PyTorch, 技術新訊, 教學文, 觀點 | 0 comments

作者：Pareena Verma，Arm解決方案總監暨傑出工程師；Eric Sondhi，Arm開發者行銷策略資深經理

GitHub與Arm緊密合作，致力於最佳化在Arm平台上開發的體驗，透過強化的工作流程，整合原生Arm runner、內建必要工具與函式庫的映像檔，以及GitHub Copilot Extensions，協助開發者運用AI加速開發。2025年4月，我們很興奮地看到GitHub發表了Windows Runners for GitHub Actions供大家預覽。由於它結合了如ONNX on Windows以及幾週前發表的Windows使用的Arm原生Pytorch建構版等由Arm促成的加速AI框架，使Windows on Arm平台上開發、測試與部署AI應用都比以往更為便利。

越來越多的企業為了提升能源效率與移動性，採用基於Arm技術架構的Windows裝置。然而，缺乏原生的持續整合/持續部署（CI/CD）流水線，始終是一大瓶頸。現在原生的runner已可促成與企業工作流程完成無縫整合，讓團隊能在與正式環境相同的環境中建置與測試軟體──透過GitHub提供的最具成本效益的runner執行器完成！

開源社群長期以來都在尋求更好的WoA支援性，特別是針對跨平台工具與套裝軟體。在公用儲存函式庫可免費取用的原生GitHub Arm runners，為有志為WoA提供支援的貢獻者與維護人員降低進入障礙，不用求助於複雜的工具鏈或仿真器。CPython專案則是第一個為WoA runners增加支援性的開源專案之一。

隨著Arm驅動的Windows筆電越來越受到歡迎，開發者需要強健的管線以支援Windows客戶端裝置上的應用。這些執行器以x64的工作流程取得同位，促成Windows圖形化使用者介面（GUI）應用程式、UWP與.NET等應用的原生建構。基於Arm 技術的這些runners由建構於Arm Neoverse N2之上的微軟Azure Cobalt 100處理器所驅動，它搭載4 vCPU與Armv9-A功能，包括可擴展的向量延伸指令集2（SVE2）。

以下的輸出資料顯示我們在基於Arm技術的runner上執行wmic指令的結果：

在高速且搭載SVE技術的雲端Arm伺服器的支援下，這些runner為WoA工作流程提供企業級的效能。這些基礎設施滿足當代CI/CD處理程序所需的規模與效率需求。

促成CI/CD工作流程

原生Arm runner與GitHub Actions的整合，促成：

建構–為Arm64應用進行原生編譯。
測試–在與生產環境相同的架構上，對單元、整合與使用者介面進行測試。
部署–為Arm64裝置提供無縫的部署工作流程，包括從筆電到雲端與嵌入式系統。

由GitHub直接管理的windows-11-arm映像檔內含內容豐富的整套開發工具，例如：

語言：Python、js、Go、Ruby、Java與 .NET
建構工具：MSBuild、Ninja、CMake、Clang與LLVM
軟體套件管理器：Chocolatey、pip、npm、vcpkg與NuGet
開發維護工具：Azure CLI、AWS CLI、GitHub CLI、Docker與Bazel
公用程式： Git、PowerShell、7zip、VSWhere與OpenSSL

完整清單，請詳見GitHub合作夥伴映像檔儲存庫。您可以使用此一儲存庫來回報問題，並可提出新增更多軟體套件的要求。

在工作流程中開始使用Arm架構GitHub runner

若您要在工作流程中使用Arm64 runner，請設定：


runs-on: windows-11-arm

備註：此一標籤目前只供公用儲存庫(public repositories)使用。

使用針對GitHub Copilot推出的Arm擴充程式來加速遷移

為了賦予開發者更多能力，GitHub Copilot的Arm擴充程式可以協助簡化並加速應用朝Windows on Arm平台遷移。這個工具可以充當智慧助理、能分析您的程式庫，並針對應用情境提出建議，讓您產出的程式碼與Arm相容。

以下是您打造與部署應用時，可以協助激盪出想法的一些範例提示詞：

@arm Can I use native GitHub hosted runners for building and testing my Windows Applications on Arm?

@arm How do I build my Qt application natively on Windows on Arm?

此擴充程式可以提供即時修正以及架構感知的程式碼建議，讓遷移更為順暢。

有了原生由GitHub直接管理的Windows on Arm runners，以及像Arm Copilot擴充程式等AI輔助工具，以Arm技術進行原生開發的未來已經到來：

不再需要依賴模擬器進行作業變通方法
更快速的建構
更簡易的遷移路徑
對開發者提供更聰明的協助

現在就開始整合這些工具，並朝著現代高效能、Arm原生的軟體開發生命週期邁進。

針對Windows on Arm的PyTorch 與MLOps

The new native PyTorch support, announced by Microsoft, means developers can now train and run models for a variety of use cases like directly on Arm64 Windows devices without relying on x64 emulation or cross-compilation. Learn how to install on your Windows machine today – PyTorch for Windows on Arm | Arm Learning Paths

微軟宣布對PyTorch提供的全新原生支援，代表開發者今後可以針對如Arm64 Windows裝置等各種使用場景，進行模型訓練與運行，毋需仰賴x64模擬器或跨平台編譯。想進一步了解如何在您的Windows裝置上安裝，請參考： Arm學習路徑：PyTorch for Windows on Arm 。

有了這些runner，機器學習開發者現在可以直接在Arm64 Windows基礎架構上執行自動化的測試與部署工作流程，這對於在Arm原生的環境中驗證模型與流水線極為重要。

這些軟體生態系的技術進展整合起來，為Windows on Arm平台提供了完善的端對端MLOps解決方案。

這些進展支援廣泛的機器學習使用場景，從Stable Diffusion等生成式AI模型，到自然語言處理（NLP）任務，再到傳統的分類與迴歸問題，讓Windows on Arm針對當代的機器學習工作流程，形成一個威力強大且生產就緒的平台。

開發者怎麼看

由於有數百個專案展開時就已經採用Windows runners，開發者在工作流程中發現到顯著的進展，同時也省下不少時間。軟體與應用安全架構師、Windows 開發和 .NET 領域微軟最有價值專家（MVP）Jeremy Sinclair，最近將一個runner遷移到全新的Windows Arm runner，就看到了顯著效益。

「我能夠輕鬆無縫地在我的流水線中設定並加入一個適用 Windows-11-Arm的 runner。但為了確認結果，我重複跑了三、四次，結果發現新Windows 11 Arm64 runner的建構速度比原本的 Windows runner快了四倍！令人驚訝的是，我幾乎不用修改什麼就能讓runner正常運作。Arm 和 GitHub 團隊，真的太棒了！」

-Jeremy Sinclair