Arm在京推出最小DPU，強調合規的情況下將不受限制地支持中國廠商

Arm 持續拓寬專用芯片產品線，押寶機器學習。

10 月 23 日機器之心消息，Arm 在北京舉辦年度技術研討會，推出三款全新處理器 IP 設計，包括 Ethos-N57/Ethos-N37 NPUs，Mail-G57 GPU、最小面積的 Mali-D37 DPU。

三款 IP 採用 Arm AI 平台和最新的機器學習技術，面向數字電視的圖形處理和顯示需求，以及主流和入門級的移動設備處理。

過去一年裡，Arm 推出了數個從網絡終端到雲端的全新解決方案，包括 Arm Project Trillium、Arm Neoverse、兩個具有安全功能的全新 Automotive Enhanced 汽車強化處理器，以及專為安全管理物聯網裝置的 Pelion 物聯網平台。

Ethos 系列是專門針對 AI 計算性能提升的 NPU，Ethos-N77 將作為機器學習專用處理器，為 AI 應用程序的關鍵性能提供保障；Ethos-N57 和 Ethos-N37，定位於推理處理器，用於視覺、語音等適用於家庭和移動場景。此外，Arm 還發佈了配套的 arm NN 開發軟件。

ARM Mail-G57 GPU 主要針對遊戲的高能效計算需求和複雜的機器學習，能效提升了 30%，性能提升了 30%，機器學習性能提升了 60%。

Mali-D37 DPU 被 Arm 定義為最小面積的 DPU，首次採用 Komeda 架構，小於 1mm²面積可提供 2K 和全高清視頻，系統的功耗和內存管理需求降低了 30%。

今年五月，Arm 已經推出旗艦 IP 方案，定義 2020 年高端智能手機性能，提供新一代的人工智能體驗，分別包括：

1）面向移動市場的 Cortex-A77 CPU；

2）採用新架構滿足高清遊戲高性能的 Mail-G77 GPU；

3）滿足高清顯示效果面向 VR 應用的 Mail-D77；

4）Arm ML 處理器。

與此同時，Arm 還通過加強與新思科技的合作促進最新高級移動處理器（包含 Arm Cortex-A77 CPU 和 Mali-G77 GPU）早期採用者流片。

新思科技解決方案支持使用了 Arm 最新處理器的智能手機、筆記本電腦、其他移動設備、5G、增強現實 (AR) 和機器學習 (ML) 產品的優化設計，該解決方案包括新思科技 Fusion Design Platform、Verification Continuum 平台和 DesignWare 接口 IP。

Arm Cortex-A77 CPU，擁有比 Cortex-A76 設備高出 20% 的 IPC 性能提升，可帶來先進的 ML 與 AR/VR 體驗。

Mali-G77 GPU 利用全新的 Valhall 構架迎接這一挑戰，與用在當前設備中的上一代 Mali-G76 GPU 相比，具有近 40% 的性能提升。Mali-G77 同時也在關鍵的微構架上進行強化，包括引擎、texture pipes 和 load store caches，並將功耗效率以及性能密度分別提升 30%。

Arm ML 處理器對應的是 Project Trillium，是一個異構 ML 運算平台，包括 Arm ML 處理器以及開源的 Arm NN 軟件框架，目前已搭載在超過 2.5 億台 Android 設備上。隨着機器學習使用案例的需求越來越高，開發人員也對專屬神經處理器（NPU）也更為渴望。

自從去年宣布推出 Project Trillium 後，Arm 已經針對 ML 處理器進行強化，包括超過兩倍的功耗效率，達到 5 TOPs/W、存儲器壓縮技術提升達三倍，以及將新一代性能提升至最多可達八核、最高可達 32 TOP/s。

1 ARM V8 不受清單限制

針對美國實體清單對於華為的限制，此前 Arm 全球負責芯片授權的 IP 產品事業群總裁熱內·哈斯（Rene Haas）曾明確表示，華為和海思是 Arm 的長期合作夥伴，後續的芯片架構都可以授權給華為海思。

目前，美國尚未將華為從實體清單中移除，但全球各家科技企業已紛紛宣布將繼續與華為合作。

在今天的活動上，ARM 中國 CEO 吳雄昂補充表示，ARM 通過法務及相關的調整，使得 ARM V8 及後續架構在合規情況下將可不受限制的繼續支持中國的合作夥伴。

Arm 於 2011 年發佈 V8 架構，並在此架構的基礎上發佈了 Cortex A76、Cortex-A77 等芯片核，華為等芯片設計企業再在這些芯片核的基礎上，設計出最終的手機芯片。

根據最新的數據顯示，Arm 在中國的合作夥伴已經超過 200 家，中國合作夥伴出貨的基於 ARM 架構的芯片已超過了 160 億顆，國產 SoC 芯片 95% 都是基於 ARM 架構的。吳雄昂強調，ARM 是唯一非源於美國的主流計算架構。

2 全面運算（Total Compute）時代到來！

在今年的國際計算機展 (COMPUTEX 2019) 上，Arm 院士、副總裁暨機器學習事業部總經理 Jem Davies 說明了 Arm 對 ML 市場發展的看法和策略，強調 Arm 是市場上唯一擁有廣泛 CPU、GPU 和 NPU 產品組合的供應商，以及強大的生態系統支持。

藉由採用全面運算 (Total Compute) 方式，Arm 將能夠提供最佳的集成解決方案，以因應現今的挑戰並實現 ML 應用的龐大潛能。

而在本月 Arm TechCon 2019 活動上，Arm 宣布與 Unity 合作，以確保 3D 應用程序在使用 Arm 架構的硬件上流暢運行，作為全面計算（Total Compute）協作方法的一部分，開發人員可以輕鬆訪問除 CPU 內核之外的其他內核。

Arm 方面認為，Arm Total Compute 代表了一種 IP 設計的新方法，重點是用例驅動的優化系統解決方案。

基於該解決方案，開發人員將藉助軟件開發套件編寫他們的軟件，從而可以找出在 CPU、GPU 或機器學習（ML）硬件上處理該軟件的最佳方法，了解如何優化以獲得最佳渲染和性能。Arm 的客戶小組副總裁 Paul Williamson 表示，這取決於在給定的功率範圍內處理軟件的最佳方法。

作為 Total Compute 的一部分，Arm 和 Unity Technologies 正在擴展戰略合作夥伴關係，以進一步提高性能。

可以預見的是，無論是用於 VR 頭顯還是可穿戴設備，智能手機或 DTV，Total Compute 都將扮演重要的作用，採用全面計算方法，簡化安全性，提高性能和效率，並為開發人員提供整個 Arm 生態系統更多的性能訪問機會，最終實現真正的數字沉浸式體驗。

3 下一代押寶機器學習

ARM 還宣布在未來更新一代的 Matterhorn CPU，Matterhorn 是下一代 Cortex-A 內核的代號。

Arm 首席執行官 Simon Segars 曾介紹，Matterhorn 中添加了 Matrix Multiply（MatMul）通用矩陣乘，從而使其機器學習性能比 Cortex-A77 提高了一倍。

Arm 還將在整個 CPU 內核和緩存中添加新的安全措施。這些安全擴展將能夠控制指針授權，並提供分支目標標識符和內存標記擴展。Arm 計劃提供另一種符合這些新功能的平台安全架構（PSA）EL2。

自 Arm 推出 Cortex-A73 以來，Arm 逐步提高了機器學習（ML）的性能，希望大幅擴展機器學習在 CPU 中的使用。

4 擴展邊緣算力，強調安全需求

Arm 發佈 Cassini 計劃，通過多元化和安全的邊緣生態系統確保雲原生計算的體驗，包括開放平台標準和參考系統設計，以及雲生態軟件堆棧，用於邊緣安全基礎架構設計的 PSA 架構。

Arm 方面認為，利用 AI 邊緣的應用程序的成功部署，關鍵在於提供能夠覆蓋各種功耗與性能需求的多元解決方案。單一廠商的解決方案，並無法滿足所有需求。除了變成以 AI 為中心，AI 邊緣必須是雲端原生的、虛擬化 (VM 或 containers) 的，同時支持多用戶。最重要的是，它必須是安全的。

目前構成基礎架構邊緣的解決方案來自一個極度多元化的生態系統，而這個生態系統也在迅速變革，以滿足這些新產生的需求。

為了應對 AI 邊緣的變革，Arm 宣布推出 Project Cassini：這是一個專註於在多元與安全的邊緣生態系統，確保雲端原生體驗的業界提案。

Project Cassini 將專註於基礎設施邊緣，開發平台標準與參考系統，並以它們為基礎，在目前已延展到基礎設施邊緣的標準化平台安全架構 (PSA) 框架內，無縫部署雲端原生的軟件堆棧。

兩年前 Arm 推出 PSA，讓企業得以依據一套通用的需求設計安全功能，以降低打造產品級 IoT 安全性相關的成本、時間與風險。現在，Project Cassini 將 PSA 延展至基礎設施邊緣，目標是讓所有最基本的安全需求標準化。