經(jīng)歷了十數(shù)年的高速發(fā)展之后，以智能手機為代表的移動設備開始邁入下半場。大家對新設備的關注重點從過往的多核、RAM和ROM大小轉移到了人工智能、3D游戲和混合現(xiàn)實等新方向上來。這就吸引了包括高通、華為、蘋果和聯(lián)發(fā)科等眾多移動SoC廠商密鑼緊鼓地投入其中。作為全球移動芯片基石的Arm也正在加緊布局，擁抱新時代。

Arm資深市場營銷總監(jiān)Ian Smythe表示，現(xiàn)代人類使用設備的的方式增加了對設備性能的期望值，這就促使Arm達到一個新的愿景——所有人都能夠使用這些新技術。這就要求Arm讓這些處理器能夠勝任各種各樣的計算任務，這首先體現(xiàn)在人工智能方面。其實Arm現(xiàn)在在人工方面的表示也不錯。根據(jù)IDC的調查數(shù)據(jù)顯示，現(xiàn)在市場上有人工智能能力的設備，80%是基于Arm的處理器實現(xiàn)的。但在Ian Smythe看來，這還不夠。

Arm的人工智能策略

根據(jù)他的看法，人工智能將會無處不在，應用也會多元化，實現(xiàn)人工智能的關鍵——機器學習往“邊緣”轉移是一個必然的趨勢，因為只有在“邊緣”部署，才能解決帶寬、功耗、成本、延遲、可靠性和安全等幾方面的問題。針對AI的這些特點，Arm升級了他們的AI布局，首先祭出了他們的項目：機器學習運算平臺Project Trillium。這是一套包括新的高度可擴展處理器的Arm IP組合，這些產(chǎn)品可以提供增強的機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡功能。

Arm Project Trillium項目

從上圖我們可以看出，在Arm的這個項目里，Arm本身的CPU、GPU、ML（Machine Learning）和OD（Obeject Detect）處理器，加上合作伙伴的DSP、FPGA等加速器IP會是整個項目中最基本的硬件支持。

在中間的軟件產(chǎn)品層，Project Trillium提供了專門針對Arm硬件優(yōu)化的軟件庫，其中包括了Arm NN、CMSIS-NN、Compute Library和Object Detection Libraries。

在應用方面，項目會對TsensorFlow、Caffe、Caffe2、Mxnet和Android NNAPI等主流框架的支持。

Ian Smythe告訴記者：“Arm Project Trillium提供了相應的接入硬件、軟件的框架，并相應地為CPU和GPU提供了針對機器學習的加速，這樣開發(fā)人員就能更好地基于Arm的所有硬件去進行開發(fā)，還能非常方便地獲得這些開發(fā)框架和一些工具系統(tǒng)”。那就意味著開發(fā)者如果要開發(fā)一個手機應用，不需要去擔心這個手機硬件本身的適配性能問題，只需要關心出來的手機應用的性能是最好的。

舉個例子，如果開發(fā)人員用的是安卓神經(jīng)網(wǎng)絡的API，那么底層的硬件無論是CPU、GPU還是OD、ML都不重要，因為Project Trillium都能夠實現(xiàn)最優(yōu)的處理器的性能，同時也會提供去訪問這些Arm底層硬件處理器的軟件庫，這樣就可以節(jié)約開發(fā)人員大量的精力。

CPU和GPU是Arm AI芯片先鋒

由上可知，底層硬件是Arm人工智能策略的關鍵，而其實對于這些芯片的應用，Arm方面也有了明確清晰的定位。如應用廣泛的CPU和GPU將會是他們的AI芯片先鋒。

首先是Cortex-A系列處理器。Ian Smythe表示，經(jīng)過了多年的迭代，Arm的Cortex-A系列處理器的SIMD性能有了極大的提升，尤其是在引入了DynamIQ技術之后，這系列處理器對人工智能的支持有了質的飛躍。

DynamIQ是Arm公司針對機器學習和人工智能應用，面向新一代Cortex-A處理器推出的技術，不同于之前的多核處理設計，DynamIQ能夠對單一計算集群上的大小核進行配置，例如1+3或者1+7的SoC設計配置，而這在過去是不可能的。

Arm DynamIQ的作用

據(jù)Arm介紹，第一代采用DynamIQ的Cortex-A系列處理器在優(yōu)化應用后，能夠在未來三到五年內實現(xiàn)比基于Cortex-A73的設備高50倍的人工智能性能，最多可將CPU和SoC上特定硬件加速器的反應速度提升10倍；

同時，SoC設計者還可以在單個集群中最多部署8個核心，而且每一個核心都可以有不同的性能特性。這些先進的能力可以為機器學習和人工智能帶去更快的響應速度。全新設計的內存子系統(tǒng)也將實現(xiàn)更快的數(shù)據(jù)讀取和更加高效的節(jié)能特性；

另外還能通過對每一個處理器進行獨立的頻率控制，高效地在不同的任務間切換最合適的處理器，所以能夠在嚴苛的發(fā)熱限制實現(xiàn)更高的性能。當然還有更安全的自動安全系統(tǒng)，能夠讓合作伙伴在故障情況下也能實現(xiàn)安全運行。

Arm同時也為Cortex-M系列其引入包括機器學習、內核加速的計算庫，也就是CMSIS-NN，這就讓這系列的處理器能夠很好地支持機器學習的算法。

Arm Cortex-A、Cortex-M和GPU對ML的支持

至于Mali-GPU，由于GPU本身的產(chǎn)品特性，讓它成為Arm人工智能策略中不可或缺的一部分。作為智能手機領域出貨量最大的一系列產(chǎn)品，搭載Mali-GPU的SoC在去年出貨總計達到12億套。高度的客戶認同感，驅使Arm更積極地將它推向了人工智能，完善AI芯片布局。

Arm的GPU架構

日前，Arm更是推出了Bifrost架構之下的第二代產(chǎn)品Mali-G52 。作為Arm GPU的新一代架構，全新的Bifrost 針對幾大方向做了改良：分別是藉由Claused Shaders 技術，以及基于查表索引的向量著色架構與Wire Light 管線設計所帶來的能源效率（Energy Efficiency）提升、結合CCI-550，可讓CPU和GPU存取同一快取區(qū)塊的異構計算（Heterogeneous computing）的一致性最佳化，以及最重要的Vulkan API 支援。這讓G52能更好的滿足產(chǎn)品的設計要求。

Mali –G52 GPU

據(jù)Ian Smythe介紹，這個GPU采用了典型的四核布局，不同于上一代產(chǎn)品的四線程執(zhí)行引擎，新的GPU將這個數(shù)據(jù)提高到八線程，因此在復雜的指令方面，就能實現(xiàn)兩倍的性能提升；另外，通過添加一些具體的指令，G52能夠更好地支持機器學習，在性能方面也有了更大的改善。這樣的提升勢必會給中端設備帶來非常高質量的表現(xiàn)。

Mali G52出色的機器學習性能

從測試結果也看到，G52較上一代提高了30%的性能密度，能效提高了15%，機器學習性能更是上一代的3.6倍。

ML和OD處理器是重要組成部分

除了CPU和GPU，Arm AI芯片庫里還有ML和OD處理器這兩個重要部分。在前面介紹Project Trillium的時候，我們曾經(jīng)提到了這兩個產(chǎn)品。這一段里，我們會深入探討Arm對這兩個芯片的期望。

其實關于Arm 的AI芯片，市場上有很多說法，最多的是在大家都在爭先恐后擁有人工智能，華為甚至在Kirin 970中引入了寒武紀的NPU芯片，作為智能手機芯片的最大IP供應商的Arm似乎無動于衷，但隨著Project Trillium的公布，Arm的專門AI芯片終于揭開了其神秘面紗。

Ian Smythe告訴記者，ML和OD處理器是Arm公司從零開始的設計。與CPU和GPU相比，他們的性能和效率有了大幅的提升；另外，Arm還很有想法地加入DSP的功能。這讓這兩系列處理器非常適合于機器學習。首先我們先來了解一下ML處理器。

據(jù)Arm方面介紹，這個全新架構的處理器是7nm工藝下實現(xiàn)的，擁有非常高的性能性能密度，能夠實現(xiàn)每平方毫米多達4.6萬億次的計算能力。這款處理器將會在2018年中，通過合作伙伴推向市場。

Arm ML處理器

OD處理器則是Arm AI芯片領域的另一個關注點。這是Arm公司基于2016年收購的Apical公司的技術開發(fā)的第二代產(chǎn)品。后者作為影像處理與嵌入式機器視覺技術市場的絕對專家，讓我們堅信Arm OD處理器的實力。

Arm OD處理器

Ian Smythe指出，新一代的OD處理器能夠實現(xiàn)非常高速的目標檢測：在每秒鐘可以實現(xiàn)無限次數(shù)量的幀的鑒別，這樣就可以以非常搞的速度去檢測豐富的內容。

比如說我們可以想象一個場景，在這個場景中OD處理器能以60FPS的速度，在全高清的環(huán)境下實時識別無限數(shù)量的物體，并找到這個識別目標物體的原數(shù)據(jù)，然后把原數(shù)據(jù)發(fā)給下一個要進行處理的處理器。

如果我們把Arm機器學習處理器和目標檢測處理器合起來用，必然能很好地提升計算機的視覺能力。

更多的多媒體套件輔助

對于Arm包括AI在內的很多應用，想顯示出來，就必須要有更好的多媒體條件支持，而Arm本身就是這樣一個角色。在CPU、GPU和AI芯片之外，Arm還有DPU和VPU這樣的產(chǎn)品，他們將是將Arm產(chǎn)品性能結果展示到用戶面前的一個重要橋梁，Arm在日前也對其做了更新，首先就是Mali-D51。

Arm的多媒體套件賦能下一代技術

據(jù)介紹，Mali-D51是第一款基于Komeda架構構建的主流顯示處理器，擁有2017年出品的高端顯示處理器Mali-D71的眾多優(yōu)勢，并將之整合至迄今為止Arm旗下最小的DPU上。，實現(xiàn)的性能包括：

與上一代的Mali-DP650相比較，D51實現(xiàn)了兩倍的面積效率，30%的系統(tǒng)功耗額，內存延遲也降低了50%；場景復雜度也加倍，還與Mali-D71一樣支持8層圖像處理能力。Ian Smythe表示，經(jīng)過全面優(yōu)化，D51可與Mali多媒體套件中的其他IP無縫協(xié)作，結合Assertive Display 5技術使用，甚至可將HDR（高動態(tài)范圍圖像）帶入主流設備；結合CoreLink MMU-600，可提升系統(tǒng)內存管理效率。

Arm的顯示解決方案

視頻處理器V52則是Arm的另一個高質量產(chǎn)品。與上一代的V61相比，V52在每一個核的解碼性能是翻了一番，能夠實現(xiàn)了4K，每秒30幀的高畫質顯示支持；在硅面積方面，與V61相比，同樣實現(xiàn)4K60顯示的情況下，V52的硅面積與后者相比，減少了38%。

而在解碼質量方面，V52同樣也有了20%的提升。換句話說，就是在達到同樣的圖像質量的前提之下，在比特數(shù)上面V52能夠減少20%。對于一些非常關鍵的應用，比如說視頻會議而言，如果帶寬條件有限的話，其實這種更少的比特數(shù)是非常關鍵的。

這顆芯片能支持現(xiàn)在市面上包括HEVC、VP9、VP8、H.264、AVS+、Legacy在內的幾乎所有標準。能夠滿足越來越多4K內容制作需求。

在GPU方面，Arm還帶來了全新的G31。這是他們Bifrost架構家族中，G30系列的第一款GPU。主要是針對可能低端配置的智能手機和數(shù)字電視應用。它的總硅面積降低了20%，在性能密度上有20%的提高，同時在UI的性能方面有12%的提升。

這款產(chǎn)品具備可配置性的特點，讓開發(fā)者在執(zhí)行引擎方面，可以選擇一個或者是兩個；同時在顯示時鐘也可以配置每個是一個像素還是兩個像素。據(jù)介紹，這款極小的GPU還能夠以極低的成本支持OpenGL ES3.2和Vulkan，這勢必將幫助開發(fā)者在低端產(chǎn)品里實現(xiàn)更高的性能。

在Arm這些的產(chǎn)品賦能下，一個全新的科技世界即將到來，你準備好迎接了嗎？