Arm为5G世界带来新一代人工智能体验
Arm今日于COMPUTEX开展前宣布推出旗舰IP解决方案，包含Arm Cortex-A77、Mali-G77与Arm ML处理器，定义2020年高端智能手机性能，提供新一代的人工智能体验。
图1：Arm IP产品事业群总裁Rene Haas提到约有85%的智能手机上的机器学习是在CPU上运行或是在CPU + GPU上运行
过去12个多月中，Arm推出了数个从网络终端到云端的全新解决方案，包括Arm Project Trillium、Arm Neoverse、两个具有安全功能的全新Automotive Enhanced汽车强化处理器，以及专为安全管理物联网装置的Pelion物联网平台。
图2：Arm IP产品事业群总裁Rene Haas于展前记者会上提及唯有Arm可以提供全面计算解决方案所需的每一个IP
上述所有的全新解决方案，都凸显出Arm在5G融合、物联网、人工智能(AI)与自动驾驶领域的投入。Arm每年也持续增强对移动创新的承诺，无论是为全时开机(always-on)/全时联网(always-connected)的笔记本电脑带来新的性能水准，或是为最可信任、最安全的运算伙伴——智能手机带来更多的机器学习(ML)性能，全新推出的整套移动IP都是为了满足以上、乃至更多的需求而设计。
2020年您的高端智能手机
智能手机新体验，都始于更高的硬件性能和更多的功能，它赋予了开发人员进一步释放软件创新的能力。对于开发人员而言，CPU比起以往更为重要，它不仅处理一般运算任务，更包含设备上许多的机器学习运算，而此类运算规模势必超出现今的限制。对于更为沉浸、无线的AR/VR应用，以及在行进间玩的HD游戏，也是一样。以下是全新高端移动IP带来的优势概览。
Cortex-A77：重新定义移动设备性能
全新Arm Cortex-A77 CPU，拥有比Cortex-A76设备高出20%的IPC性能提升，可带来先进的ML与AR/VR体验。事实上，通过硬件与软件的优化组合，过去两代的Cortex-A7x系列处理器(Cortex-A76与Cortex-A77)的整体ML性能，已经提升了35倍。全新的Cortex-A77 CPU证明了Arm在智能手机有限的功耗限制内，持续推动媲美当今主流笔记本电脑的性能以及同级最佳的效率的努力。
Mali-G77：全新架构、颠覆性的性能
预计在2019年，全球游戏市场产值将高达近1500亿美元，将是全球最大营收的市场之一，同时也是驱动运算需求与日俱增的主要动力。Mali-G77 GPU利用全新的Valhall构架迎接这一挑战，与用在当前设备中的上一代Mali-G76 GPU相比，具有近40%的性能提升。Mali-G77同时也在关键的微构架上进行强化，包括引擎、texture pipes和load store caches，并将功耗效率以及性能密度[i]1分别提升30%。
除此之外，Mali-G77同时带来60%的机器学习性能提升，显著提升推论与神经网络(NN)性能，为设备带来更先进的片上人工智能功能。这些世代的持续强化为开发人员提供更多的性能能力，以便他们为移动App生态设计出更多沉浸式的游戏。
Arm ML：同级最佳效率，让整个生态系统释放AI性能
上述所提的Project Trillium，是一个异构ML运算平台，包括Arm ML处理器以及开源的Arm NN软件框架，目前已搭载在超过2.5亿台Android设备上。随着机器学习使用案例的需求越来越高，开发人员也对专属神经处理器(NPU)也更为渴望。自从去年宣布推出Project Trillium后，Arm已经针对ML处理器进行强化，包括超过两倍的功耗效率，达到5 TOPs/W、存储器压缩技术提升达三倍，以及将新一代性能提升至最多可达八核、最高可达32 TOP/s。
全面计算(Total Compute)解决方案
展望未来，我们今日面临的最大挑战之一，是市场上现在有许多不同的解决方案。看似永无止境的软件选项与硬件构架清单，加大了生态系统的碎片化，也让从终端到云端的扩展变得十分困难，对于开发人员以及新技术的采用也更具挑战。5G将带来对性能与效率的强烈需求意味着通用架构的必要性，这样才能让设计与部署更为便利。为了真正释放新一代的沉浸式体验，所有的技术构件都必须优化，以便开发者能够采用通用工具链，轻松提升设计性能;而唯有Arm可以提供全面计算解决方案所需的每一个IP。我们全新的旗舰IP套件：Cortex-A77 CPU、Mali-G77 GPU、Arm ML处理器，以及我们最近发表的Mali-D77显示处理器，让大家一窥2020年高端智能手机的更多可能性。
Arm IP产品事业群总裁Rene Haas将在5月29日举办的COMPUTEX Forum中演讲，届时他将分享更多相关内容。
欲了解更多关于Cortex-A77的技术细节，请访问Arm博客。
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