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Arm为无处不在的AI奠定技术基础

作为人工智能(AI)的创新基础，众多企业都在使用通用且应用广泛的Arm计算平台。迄今为止，合作伙伴基于Arm架构的芯片出货量已超过2900亿颗。如今，Arm已为各类技术领域的AI应用提供支持，这也是为何AI的技术先行者们能够基于Arm平台快速创新的关键原因。

无论是现在还是未来，Arm平台都是AI运行的基石。若要满足对AI技术和应用的旺盛需求，则必须在计算领域的方方面面实现无处不在的AI功能。从使用无数处理器训练大语言模型(LLM)的大型数据中心，到全球数字消费者每天接触边缘AI的电子设备，计算领域的方方面面都有AI的身影。

高效的AI计算

若要满足AI对高算力的需求，则少不了对高效计算性能的投入。生成式AI的发展推动了对AI算力和资源的需求空前增长。一名荷兰研究人员指出，如果一年内每次使用Google进行搜索都运用到AI，其所需的电力相当于爱尔兰全国一年的用电量。长远来看，考虑到地球上资源有限，这种方法是难以为继的。

Arm提供了计算性能和能效的卓越组合，推动了智能手机领域的技术革新，而同样的趋势也正发生在AI革新中。

数据中心中的AI

头部超大规模服务运营商正采用定制芯片战略，来进行数据中心转型，以迎接AI时代。

软银公司正在与NVIDIA合作，建设全球首座采用基于Arm架构的Grace Hopper超级芯片的5GAI 数据中心。这一突破性的AI加速CPU专为超大规模AI和高性能计算应用而设计。Grace Hopper 基于72颗Arm Neoverse V2 核心打造，在AI的高负荷任务中实现了10倍的性能飞跃，同时大幅提高了每瓦性能。微软则在此前发布了其首款专为云计算打造的定制芯片Azure Cobalt 100 处理器，该处理器基于Arm Neoverse CSS N2打造。此外，基于Arm Neoverse平台的AWS Graviton3可以使AI推理（使用训练后的模型对新的真实数据进行预测的过程）的成本节约50%。

在数据中心中约有85%的AI工作负载用于运行推理，其驱动了各种用例、行业和设备的AI应用，因此企业有巨大的动力来降低相关的能源消耗和成本。

边缘AI

除了数据中心和云服务，许多AI工作负载还需要在设备上进行处理，以便更有效地分布AI工作负载。

在设备上处理AI工作负载已经成为现实，无论是智能手机、智能家居设备还是智能汽车，这一趋势将继续增长，特别是随着大语言模型(LLM)变得更加高效，并针对特定任务、用例或设备而专门打造。直接在采集数据的设备上处理AI计算，可以带来更快、更安全的用户体验并减少延迟，这对于工业和汽车应用等对安全性要求很高的用例来说至关重要。

开发者正在编写更精简的AI模型，以在小型微处理器甚至更小的微控制器上运行，从而节省能源、时间和成本。例如，Plumerai提供的软件解决方案可在基于Arm Cortex-A和Cortex-M的系统级芯片(SoC)上加速神经网络，并在基于Arm架构的微控制器上运行略高于1MB的AI代码，其可执行面部检测和识别等功能。

基于处理器技术的AI

无论是由CPU处理全部AI工作负载，还是由GPU或NPU等协处理器提供支持，AI处理始于CPU。

过去十年间，Arm的CPU和GPU的AI处理能力每两年就实现翻番，目前70%的第三方应用中的AI都基于Arm CPU 运行，在关键技术市场中推动了边缘AI的显著发展。

基于Armv9 CPU和GPU技术打造的高性能AI手机现已问世，其中包括搭载MediaTek天玑9300的vivo X100和X100 Pro智能手机，以及Google Pixel 8，这是首款专为Google的AI模型Gemini Nano进行工程研发的智能手机，可在边缘执行一系列AI的任务。与此同时，超过200亿个基于Arm架构的SoC能够运行各种物联网设备上广泛的ML工作负载，包括基于Cortex-M处理器、Arm Ethos-U NPU 和Cortex-A CPU打造的设备。而在汽车领域，如今的车用芯片可实现基本的AI功能，如障碍物检测、3D视图和简单的传感器融合，这些功能都在Arm CPU上运行。下一代基于AI的汽车功能，如先进驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶功能，也基于Arm CPU而构建。

全球最大的开发者社区

Arm持续的软件投入正建立起全球最大的AI开发者社区。

Arm致力于以最常见的方式让开发者能够更简单、更快速、更安全地进行编码，携手实现无处不在的AI。如今，超过一亿用户可以使用Arm NN软件开发工具包，在Arm CPU和GPU上优化ML工作负载。对于全球1500万Arm架构设备开发者来说，这使他们能够运行复杂的AI和ML工作负载，确保将应用更快地推向市场。

Arm在其业界领先的生态系统中开展了一系列合作，以使其对开发者的AI承诺付诸实践。此外，Arm还通过开源框架和库，为基于Arm架构的硬件提供强大的ML功能，为开发者提供全方位支持，包括TensorFlow、PyTorch、Caffe2、OpenVINO和TVM，从而为开源社区打造AI创新基础。

写在最后

AI为下一个技术创新奠定了基础，引领社会进入一个潜力非凡的新时代。而实现这一切的前提正是让AI无处不在。这不仅意味着要在云端、数据中心和超级计算机中实现AI，还要确保复杂的AI工作负载能够在更小、更受限的边缘技术和设备上运行。能效与性能对于推动边缘AI的发展同等重要。

Arm正在促成这一目标。Arm提供了应用广泛的通用计算平台，赋能边缘设备和其他领域的各种可能性。无论是CPU、GPU、ISP还是NPU，Arm在每一代产品中都增加了更多AI性能、效率功能及安全特性，同时还为合作伙伴提供了多样的灵活性，使它们能够集成和开发自己的创新解决方案。而在软件、工具和生态系统方面，IP与开源软件和工具乃至广泛的行业领先生态系统相结合，让全球上千万开发者都可以使用Arm计算平台作为AI创新的基础。从传感器、智能手机，到工业级物联网、汽车和数据中心，基于Arm平台的AI无处不在。

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ARM：供给中国 160 亿颗芯片，继续授权华为

Arm中国执行董事长兼CEO吴雄昂

记者 | 胡巍巍

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

2019年5月15日，美国商务部将华为及其70家附属公司纳入实体清单。

当时，还有消息称，Arm将要断供华为。

对此，在9月26日的Arm中国媒体沟通会上，Arm中国执行董事长兼CEO吴雄昂、和华为海思CIO刁焱秋同时出面。

ARM方称，华为海思是Arm长期合作伙伴，不管是V8架构还是未来的后续架构，Arm都会在合乎相关国家法规的情况下，向包括华为在内的中国公司继续提供。

华为刁焱秋则表示，Arm既是华为的长期合作伙伴，也是华为长期的投资伙伴，华为一直以来都在投资参与Arm的生态建设。

在10月23日举办的Arm技术峰会北京站上，Arm中国执行董事长兼CEO吴雄昂再次表态称，Arm是唯一的非美国计算平台，并且经过法务调查，无论V8还是V9架构均源自英国的技术，Arm会和过去一样持续向中国企业进行授权和服务支持。

这也再次说明，虽然有外界不可抗的风波，但是华为和Arm依然肝胆相照。

对于Arm在中国的合作情况，吴雄昂如是总结道，目前Arm在中国有超过200个合作伙伴，中国客户基于Arm技术的芯片累计出货量超过160亿颗，95%的国产芯片都是基于Arm架构。

此外，在本次技术峰会上，Arm有三大重要发布！

它们分别是：Ethos-N57与Ethos-N37 NPUs、Mali-G57 GPU和Mali-D37 DPU。

按照英文原意，“Ethos[ˈiːθɑːs]”是“（某团体或社会的）道德思想，道德观”的意思，“Mali[ˈmɑli]”则是园丁的意思。

从名字上来说，寓意很美好。那么，“道德的园丁”就有哪些特性呢？

三款产品：Ethos-N57与 Ethos-N37 NPUs、

Mali-G57 GPU、Mali-D37 DPU

Ethos-N57 与 Ethos-N37 NPUs： 异构计算提供者

Ethos-N57与Ethos-N37的NPU组合，旨在解决AI与ML复杂运算的挑战，以便为日常生活设备创造更为个性化与沉浸式的体验。

由于消费者的设备，越来越智能化，通过专属的ML处理器，提供额外的AI性能与效率，就显得非常有必要。

全新的Ethos，对成本与电池寿命最为敏感的设计进行了优化，从而可以让NPU为日常生活设备带来优质的AI体验。

Ethos-N57与Ethos-N37的设计理念，包括一些基本原则，例如：

针对Int8与Int16数据类型的支持性进行优化；

先进的数据管理技术，以减少数据的移动与相关的耗电；

通过如创新的Winograd技术的落地，使性能比其他NPU提升超过200%。

此外，Ethos-N57的功能还包括：

旨在提供平衡的ML性能与功耗效率

针对每秒2兆次运算次数的性能范围进行优化

Ethos-N37的功能还包括：

为了提供面积最小的ML推论处理器(小于1平方毫米)而设计

针对每秒1兆次运算次数的性能范围进行优化

Mali-G57：给你带来 智能与沉浸式体验的GPU

Mali-G57 GPU，将智能与沉浸式体验，带到主流市场，包括高保真游戏、媲美电玩主机的移动设备图型效果、DTV的4K/8K用户接口，以及更为复杂的虚拟现实和增强现实的负荷。

可以说，这是移动市场划分中最大的一部分，而Arm最近与Unity的发布，也强调了其基于Arm IP的片上系统（SoC）、CPU、GPU进一步的性能优化的努力，它可以让开发人员有更多的时间创造出全新的沉浸式内容。

据了解，Mali-G57关键功能包括：

与Mali-G52相比，各种内容都能达到1.3倍的性能密度

能效比提升30%，使电池寿命更长

针对虚拟现实（VR）提供注视点渲染支持，且设备ML性能提升60%，以便进行更复杂的XR实境应用

Mali-D37： Arm单位面积效率最高的DPU

Mali-D37，是一个在最小的可能面积上，包含着丰富显示与性能的DPU。

对于终端用户而言，这意味着当面积成为首要考虑，在入门级智能手机、平板电脑与分辨率在2k以内的小显示屏等成本较低的设备上，会有更佳的视觉效果与性能。

Mali-D37关键功能包括：

单位面积效率极高，DPU在支持全高清（Full HD）与2K分辨率的组态下，16纳米制程的面积将小于1 mm2。

通过减少GPU核心显示工作以及包括MMU-600等内存管理功能，系统电力最高可节省30%。

从高阶的Mali-D71保留关键的显示功能，包括与Assertive Display 5结合使用后，可混合显示高动态对比（HDR）与标准动态对比（SDR）的合成内容。

据了解，本次技术峰会除了“北京站”，还有“上海站”。

Arm过去未来三两事

诞生于英国剑桥的ARM公司，最初是苹果、诺基亚、Acorn、VLSI、Technology等公司的合资企业。

成立28年间，ARM通过出售芯片技术授权，建立起了新型微处理器设计、生产和销售的商业模式。

也就是说，它既不生产芯片，也不售卖芯片，而是通过出售芯片设计技术授权来盈利。

当下的ARM，已将把技术，授权给世界上许多著名的半导体、软件和OEM厂商。IBM、三星和华为等都是其客户。

2016年7月，日本软银以约合310亿美元的价格收购ARM。

有媒体评论称：“凭借这笔收购，ARM将让软银成为下一个潜力巨大的科技市场（即物联网）的领导者。”

那么未来，Arm一定会在5G和物联网愈加普及的中国，部署更多的动作。

这样，也就不难理解为何Arm会和华为，联合回应传闻。

那些国人曾经羡慕和学习的外企，如今越来越重视我们脚下这篇土地。

作为技术人，你该如何回应这种重视，以便让自己发展得更好呢？这个问题，与你共思。

【END】

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