“我们的设计理念是为主流的设备带来最极致的体验。我们在设计这些IP时研究了不同市场的用户体验,我们的想法是如何使硬件、软件相结合,并且发挥生态系统的力量来提升使用体验。我们的IP组合一直沿袭我们所倡导的大小核理念,既有比较高端的配置,如Mali-G57和Ethos-N57,也有入门级低端的产品,如Mali-D37。”在近日举办的arm Tech Symposia 2019上,Arm市场营销副总裁Ian Smythe向EEWorld记者介绍道。
全新命名问世 延展主流市场
Arm ML事业群商业与营销副总裁Dennis Laudick传达了两点信息:“第一,我们今天正式向外界介绍Ethos这个全新的ArmML的处理器系列名称。第二,继Arm ML处理器(现称为Ethos-N77)发布后,Ethos NPU家族又添加Ethos-N57与Ethos-N37两位新成员,Ethos-N77定位高端设备,随着两位新成员的加入,我们现在把ML处理器延展到了主流的市场。”
Arm Ethos产品组合旨在解决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,是非常有必要的。全新的Ethos 对成本与电池寿命最为敏感的设计进行优化,NPU可以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性能与功耗效率以及针对每秒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)而设计以及针对每秒1兆次运算次数的性能范围进行优化。
为普罗大众带来智能与沉浸式体验的GPU
“Mali-G57是我们针对主流市场基于Valhall架构的GPU。值得一提的是,这款产品其实就是在同样的进程节点上进行复杂内容的计算,性能是前一代产品(Arm Mali-G52)的1.3倍。” Ian Smythe又介绍了最新推出的GPU产品,同时阐述了Arm Valhall架构的两个设计宗旨:把并行的最小线程数量做得越来越大,使架构越来越宽的。尽量地简化,从编译的角度来说做得更加的友好。
“再谈到性能提升,Mali-G57首先能效比提升30%,在性能密集度上也提升了30%,当然它的图形表现力更好,也就是说使用Mali-G57的话毫无疑问会带来更好的一些用户的体验,比如玩儿每秒60帧复杂的游戏的时候,它的画面质量会更好。”
Mali-G57将优质的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。这是移动市场划分中最大的一部分,而Arm最近与Unity的发布强调其基于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。
Arm单位面积效率最高的处理器
“今天刚刚发布的Mali-D37可以说是首款面向主流和入门级别市场的DPU产品。Mali-D37的最重要的特点是在支持全高清(Full HD)与2K分辨率的组态下,16纳米制程的面积小于1mm2。同时,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%。” Ian Smythe继续对新发布的DPU产品发表了自己的看法。
Mali-D37是一个在最小的可能面积上包含丰富显示与性能的DPU。对于终端用户而言,这意味着当面积成为首要考虑,在例如入门级智能手机、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。
Ian Smythe最后提到,这一套全新的IP,设计时就考虑到解决方案,并吻合Arm全面运算(Total Compute)的初衷,以确保它们确实是实际体验驱动,同时针对解决未来工作负荷的复杂运算挑战进行优化。这套全新的IP提供更高的单位面积效率且更为节能,同时能提升性能、降低成本及减少上市所需的时间,为移动设备带来更高保真游戏与媲美游戏主机的体验,为DTV带来计算复杂性,并为个人化沉浸式内容带来更高的ML性能,以及消费者期待的更快反应速度。
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