在開發領域裡，Arm 與 GitHub 兩大生態正走向更深度的整合，為雲端到邊緣（cloud-to-edge）軟體開發，注入了一股全新的動能。本文將從技術脈絡、工具鏈革新等面向剖析這次整合如何改變「在 Arm 上開發」的方式，為開發者帶來什麼新機會。
「Arm + GitHub」正當其時
過去，若你要在 Arm 架構上開發、測試並部署雲端原生應用、Windows on Arm 系統、或邊緣 AI 軟體，你可能面臨的挑戰包括：工具鏈不齊、編譯需跨架構、CI/CD 環境需自行架設、推向邊緣裝置流程繁複。而如今，Arm 與 GitHub 的合作，正是針對這些痛點提出「平台化」解法。
首先，Arm 是全球最普及的運算平台之一，其 Neoverse、Zena、Lumex、Niva、Orbis等系列處理器，從雲端伺服器、汽車、行動裝置、PC，到IoT均有涵蓋，而 GitHub 則是全球最大開發者社群的基礎平台。因此，兩者的互相整合，正是開發者樂觀其成的事。
其次，從 CI/CD 流程看：借助 GitHub Actions 與 Arm64 hosted runners，開發者可直接在 Arm 架構的主機上執行測試、建構、部署，而無需再做 x64 模擬或轉譯。正如 GitHub 部落格所言：「以前在 Arm 上建構時要自 host 或用 QEMU 模擬，現在能直接在 Arm64 native 環境中運行」(The GitHub Blog)。
最後，AI 程式碼生成工具如 GitHub Copilot 的出現，也提供了新的開發方式：程式碼撰寫、模板建構、遷移容器化這類工作，不再完全仰賴手工，而可以由 AI 輔助加速。Arm 將其工具鏈整合進 Copilot 擴充，意味著「為 Arm 架構優化」的程式碼建議與遷移流程將更為普及。
換句話說，這場整合的時機成熟：開發者既有資源也有需求，而平台提供者也已完善基礎條件：從雲端到邊緣、從 x64 到 Arm、從人力撰碼到 AI輔助，一條新的開發脈絡正在形成。
工具鏈革新：從 Copilot 擴充、Arm64 Runner 到 CI/CD 工作流程
這次革新的亮點可視為三大工具的進化：一是 Arm 為 GitHub Copilot 推出的擴充；二是 Arm64 hosted runners 在 GitHub Actions 的整合；三是從雲端原生到邊緣 AI 部署的完整 CI/CD 流程優化。
1. Arm 針對 GitHub Copilot 的擴充
Arm 宣布將於 GitHub Marketplace 推出「Arm Extension for GitHub Copilot」，此擴充將內建經挑選的資料集（curated datasets）、並提供針對程式碼遷移、容器化、CI/CD 流程與效能優化的專用工具，確保從雲端到邊緣部署的體驗更加流暢。
對於開發者而言，這代表什麼？想像你從 x86 遷移 Arm 、或是要在 Arm64 裝置部署 AI 推論模型，以往你得自行找適配程式碼、改寫建構腳本、測試效能、然後再部署。但有了這個 Copilot 擴充，你或許可以在 IDE 中收到建議：哪段程式碼適合 Arm SIMD 指令、哪個 Docker 容器該標註 arm64 architecture、CI 腳本裡 runs-on 應該設定為 ubuntu-22.04-arm 或 windows-11-arm。這樣一來，從「撰寫→建構→部署」的流程就被壓縮、抽象化，開發門檻顯著降低。
Arm extension vs standard Github Copilot(source)
2. Arm64 Runner 整合至 GitHub Actions
GitHub 去(2024)年宣布推出 Arm64 Linux 與 Windows Native Arm Runners，供 GitHub Actions 使用，並已開放給 Team 與 Enterprise Cloud 方案客戶。
根據 GitHub 官方說明，這些 Runner 為開發者提供了更具效能與成本優勢的基礎設施：
- 不再需要透過模擬器或跨平台建構（cross-compile）來支援 Arm。
- 減少碳排放：Arm 伺服器已證實比 x86 同類工作負載省電 30–40%。
- 與 PyTorch 等 AI 框架相容，使 ML / MLOps 管道在 Arm 上更具落地性。
舉例一個實務情境：如果你的 GitHub 工作流程原本是為 x64 架構打包 Linux 二進位檔並部署至伺服器，透過 Arm64 runner 你可以選擇 runs-on: ubuntu-22.04-arm 然後打包適用 Arm 的 二進位，直接部署到 Arm 伺服器或邊緣裝置；整體流程更簡捷、更快、更低成本。(DEV Community)
3. 從雲端原生到邊緣 AI 的完整 CI/CD 流程
有了 Copilot 擴充與 Arm64 runner 作為工具基礎，整體的工作流程也得以升級。Arm 官方指出：透過 GitHub Actions、原生 GitHub Runner 和 AI 框架（由 Arm 支援），正在為全球 2,000 萬開發者解鎖簡化的 AI 工作流程與部署。
具體來說，這流程可展開為：
- 在 IDE 中透過 Copilot 擴充，快速撰寫適配 Arm 架構的程式碼、容器化 Docker 映像、遷移 CI/CD 腳本。
- 在 GitHub Actions 中設定 runs-on 為 Arm64 runner，啟動建構、測試、容器打包流程。
- 部署至雲端 Arm 伺服器或邊緣裝置（例如 Windows on Arm 裝置或 Arm 架構的嵌入式系統），並持續監控、效能優化。
- 從開發→部署→運維皆在 Arm 架構中完成，減少跨架構轉換成本、提升效率。
這也意味著，「從雲端到邊緣」不再只是一句口號，而是實務可行、工具已到位的開發流程。尤其對於需要 AI 推論在邊緣裝置運行（如 IoT 感測器、智能零售裝置、嵌入式 AI 模組）者，這條鏈路正變得越來越順暢。
未來展望
當下只是這場革新的起點，我們有理由相信未來還會走得更遠。以下為三大趨勢值得關注：
趨勢一：從 AI 輔助程式碼到 Agentic 開發
目前 Copilot 擴充為開發者提供建議、模板、遷移工具。但未來，Arm 與 GitHub 正在推動「Agentic AI」流程——也就是說，開發者不只是被 AI 協助寫碼，而由 AI 代理某些開發流程，例如掃描程式庫、建構多平台映像、自動優化效能。Arm 在其部落格中提到：其「Cloud Migration Assistant Custom Agent」將整合 Copilot custom-agent 框架，實現「理解開發者意圖→執行架構準備→提供行動建議」的完整套件。
若這條路走通，那麼開發者將由 寫碼者 過渡為 設計者＋監控者＋優化者，由 AI 主導重複性流程、自動產出多架構 Pipeline、部署至雲邊緣。
趨勢二：全面多架構／多平台支援成標配
目前我們看到的是 X64 → Arm 的轉變；未來可能進一步擴展至 RISC-V 或其他專用處理器架構、整合 FPGA／專用 AI 加速器。對於 CI/CD 工具而言，「多架構構建」將成為標配。Arm 與 GitHub 的合作，正是為這樣的「不再只有單一架構」做預備。
在這樣的環境裡，開發團隊將需要：一個流程可以撰寫一次、測試多架構、打包多平台、部署雲端／邊緣／嵌入式。這樣的設計思維，現在開始養成就比等到被動迎接時更具競爭力。
趨勢三：邊緣 AI ＋ 低功耗算力普及化
Arm 架構一直以來的優勢之一是低功耗、高功效。當邊緣 AI 裝置（如智慧感測器、智慧攝影機、車載裝置）越來越普及，開發者在 Arm 上能直接編寫並部署模型與推論流程，將會是大勢所趨。Arm 這次整合工具鏈的加速即是為此做準備。
結語
當我們回頭看，這次 Arm 與 GitHub 的結合，不只是工具一時升級，而是開發流程的一次質變。從「需要特別適配 Arm」到「已支援 Arm 原生流程」、從「僅雲端」到「雲端＋邊緣」，從「人力寫碼」到「AI 輔助＋自動化 Pipeline」——這條路正慢慢從可能性走向可用性。
隨著工具與平台越來越成熟，我們所等待的，不再是「什麼時候能用 Arm ？」而是「我今天想做什麼，就能用 Arm ＋ GitHub 完成嗎？」
（責任編輯：歐敏銓）
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