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基于ARM DynamIQ技術的全新處理器加速人工智能體驗

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞: 人工智能,處理器

    :ARM在2017臺北國際電腦展前夕宣布推出基于ARM DynamIQ技術的全新處理器,包括ARM Cortex-A75處理器、ARM Cortex-A55處理器和ARM Mali-G72 圖形處理器,旨在進一步加速提升人工智能體驗。

    人工智能為我們的日常生活帶來便捷和改變,同時每天都有人工智能創新的概念產生或得到驗證。然而,復制人腦的學習和決策能力有賴于需要大量云端計算能力的算法。如果我們希望那些能夠改變生活的人工智能無處不在并且更貼近用戶,以實現實時推理和更安全的隱私,那么以云為中心的方法從長期看并非最理想的解決方案。事實上,我們即將公布的一項調查數據顯示,85%的全球消費者對人工智能技術的安全性表示擔憂,這也明確表明,需要更多地在設備端進行個人信息的處理和存儲,從而建立人們對人工智能隱私的更強信心。

    ARM副總裁暨計算產品事業部總經理Nandan Nayampally表示:“考慮到ARM技術已被全球70%的人口所使用,實現安全的、無處不在的人工智能已經成為ARM的基礎指導性設計原則。同樣,ARM也有責任為人工智能和其他類人計算(human-like compute)體驗重新定義計算架構。為此,我們需要賦予從網絡節點到云端的計算以更快速、更高效和更安全的分布式智能(Distributed Intelligence)。”

    今年3月推出的ARM DynamIQ技術是從芯片到云部署智能的首個里程碑,而今天推出首批基于DynamIQ技術的ARM Cortex-A75 和Cortex-A55 處理器則是又一個重要里程碑。兩款處理器都包括有:

    1.針對人工智能性能任務并基于DynamIQ技術的專用指令,助力ARM在未來3-5年實現人工智能運算性能50倍的提升
        2.采用DynamIQ big.LITTLE技術,在單一計算集群上實現更強大的多核功能和靈活性
        3.作為數以億計的設備的安全基礎,ARM TrustZone技術在終端設備中為SoC提供安全防御
        4.賦予高級駕駛輔助系統(ADAS)和無人駕駛更出色的功能安全性能

    為了針對分布式智能和設備端機器學習而對系統級芯片(SoC)進行進一步的優化,全球出貨量第一的ARM Mali GPU系列今天也發布了最新的高端產品Mali-G72圖形處理器。該處理器基于Bifrost架構,專為新一代要求嚴苛的應用而設計,諸如在設備端運行的機器學習,以及高保真移動游戲和移動虛擬現實。

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        Cortex-A75:實現單線程性能突破 

    在不犧牲ARM在業界獨樹一幟的能效優勢的情況下,Cortex-A75能夠大幅提升單線程性能。Cortex-A75能夠實現高達50%的性能提升以及更為強大的多核功能,幫助我們的合作伙伴在智能手機的功耗水平下滿足筆記本電腦、網絡和服務器等高性能應用的需求。

    Cortex-A55:高效能處理方面全新的行業領導者

    2013年,基于Cortex-A53的SoC面世,至今為止,ARM合作伙伴的累積出貨量已突破15億,并仍在高速增長。這也為后繼產品設置了非常高的標桿。然而,Cortex-A55并非傳統意義的后繼產品,它具備專用人工智能指令,與當今基于Cortex-A53的設備相比,能實現高達2.5 倍的每毫瓦性能效率提升。Cortex-A55將是全球應用范圍最廣泛的高效能處理器。

    賦予更多日常設備以靈活的big.LITTLE性能表現

    從端到云實現分布式智能時需要考慮不同級別的計算需求。通過首次在單一計算集群上實現大核和小核的配置,DynamIQ big.LITTLE能實現更強大的多核靈活性,支持更多性能層級和用戶體驗。

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    從系統級的核心需求出發, DynamIQ big.LITTLE的靈活性滿足了分布式智能的需求。靈活的CPU集群、GPU計算技術、專用加速器以及全新的ARM Compute Library相結合,可有效提升、擴展人工智能的性能。免費、開源的ARM Compute Library匯集了一系列針對Cortex CPU 和 Mali GPU架構進行了優化的底層軟件功能。這也再次體現了ARM通過對軟件更多的投入來最大限度提升硬件性能并且不犧牲效率的承諾。單單在CPU方面,無論是在現有還是在全新的基于ARM的SoC上, ARM Compute Library可以提升人工智能和機器學習性能10-15倍。

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        Mali-G72:針對下一代真實內容進行優化

    ARM系統級方案支持包括GPU在內的跨多個計算IP塊的創新。Mali-G72圖形處理器延續了前一代產品Mali-G71的成功,并對Bifrost架構進行了改良,從而實現高達40%的性能提升,使得我們的合作伙伴能夠推動移動虛擬現實體驗,并將高保真移動游戲提升至新境界。此外,Mali-G72還被設計用于具有最高效率和性能的機器學習,這得益于算法優化和增加的緩存,從而降低了帶寬需求,為機器學習效率帶來17%的提升。

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    Mali-G72實現了25%的功耗效率提升和20%的性能密度提升,并針對機器學習進行了優化,從而使得ARM能夠在整個SoC上更高效地現實分布式智能。

    分布式智能由此開始

    全新發布的下一代CPU 和 GPU IP,旨在實現最先進的計算。下圖所示是可用于端設備的、經過最佳優化的基于ARM的SoC示例,包括完整的計算、媒體、顯示、安全和系統IP,它們被一起設計和驗證,旨在提供最高性能和效能的移動計算體驗。除此之外,同時發布的還有支持這些IP的一系列全新的移動系統指導(System Guidance for Mobile,SGM-775),包括從SoC架構到詳細的投產前分析文檔、模型和軟件等所有內容,ARM合作伙伴可免費獲得。ARM POP IP也可用于Cortex-A75處理器,加速產品上市以及優化實施,從而確保最優的性能和效率。

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        領先的軟件生態系統,從端到云

    軟件是未來高效、安全的分布式智能的核心。ARM生態系統在提供廣泛的顛覆性軟件創新方面擁有獨一無二的優勢,而這些創新是開啟人工智能革命所必需的。為了支持我們最新的CPU和GPU IP,一套完整的軟件開發環境也隨著全新的CPU和GPU IP同時發布。通過ARM虛擬原型和DS-5 Development Studio,ARM生態系統能夠在硬件可用之前就開發針對DynamIQ技術優化的軟件。

    ARM 協同合作伙伴,致力在未來5年內實現下一個1000億顆基于ARM芯片出貨量的目標。ARM生態系統正引領從物理計算向自然計算的轉型,自然計算的體驗將永不間斷、更直觀與智能。此次發布的產品將幫助我們邁向智能時代,并離全面計算(Total Computing)的愿景更進一步。

    (審核編輯: 林靜)

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