电子发烧友报道（文/章鹰）10月24日，安谋科技智能物联网生态研讨会在深圳盛大召开。智能未来的机遇是什么？Arm在智能物联网产业链将扮演怎样的角色？如何帮助开发者加速创新？Arm物联网事业部业务拓展副总裁马健带来了最新的前瞻观点和Arm解决方案。
ChatGPT带火AI，边缘侧AIoT需求迅速增加
在过去一年席卷整个科技界的AI风暴，以ChatGPT大模型和生成式AI为中心，极大地提高了机器的自然语言能力。人工智能有了质的飞跃。英伟达CEO推崇ChatGPT的发布是AI的iPhone时刻，业界普遍认同这是人机能力转移的历史性拐点。不管是认知模型、行为模型还是领域模型，这些会加速下一拐点的到来，这就是机器人和自动驾驶为代表的行动无处不在。这些新范式将重新定义人机交互模式。有了大模型，多模态AI就成为事实。
“随着多模态AI的演进，边缘设备算力的不断提高，以及对延时、带宽、安全隐私用户体验的需求，决定了AI的应用必须需要云边端的协同调度。Arm植根于嵌入式计算，公司在智能手机领域一鸣惊人，奠定了Arm在全球计算平台的地位。Arm成为边缘AI最自然的载体，遍及医疗、健康、智能家居、农业与自然资源、工业和智慧城市、智能零售等诸多领域，来帮助客户解决他们面对的一些复杂的挑战。”马健表示。
快速开发成为AIoT开发者的迫切需求，ARM形成三大方向布局
人工智能驱动了物联网应用的快速迭代，加速开发、让创意提早落地实现成为开发者们关注的焦点。马健表示：“AI和机器学习是AIoT的重中之重，Arm在边缘布局聚焦三大方向：硬件IP组合、软件标准和开发者生态系统。”
在硬件方面，Arm发力拥抱智能，主要有产品线Cortex A应用处理器、Cortex M嵌入式处理器，加速器。Arm今年5月发布的Cortex A720和Cortex A520 IP，这些核心都是基于最新的ARMv9.2架构，支持64位计算，不再兼容32位应用。这些核心的主要特点是提高了IPC和效率，为未来的智能手机和其他设备带来更强的性能和更长的续航。
Cortex M处理器增强了对数字信号处理和机器学习的支持。最新的Cortex M55、Cortex M85可以使每个MCU和嵌入式处理器轻松支持AI和DSP算法。以Cortex M85为例，Cortex-M85具有Arm Helium技术，可支持终端机器学习和DSP工作负载；该处理器还是首个从Arm-v8.1M架构中集成指针认证和分支目标识别（Pointer Authentication and Branch Target Identification, PACBTI）的Cortex产品，该技术能有效增强其安全性。Cortex-M85还在机器学习性能上较Cortex-M55提升了20%。
除了CPU IP之外，Arm还开发了Ethos-U microNPU 系列的最新产品，为各种嵌入式装置打造低成本、高效率的人工智能解决方案。Ethos-U65 维持 Arm Ethos-U55 的功耗效率，可以承受更高的时延，可以支持多种不同的神经网络，同时将其适用性扩展至以 Arm Cortex-A、Cortex-R 和 Neoverse 架构的系统，同时提供两倍装置内机器学习 (ML) 的效能。
“基于Ethos-U55和Ethos-U65，我们已经有了量产的芯片，并且有更多的产品在研发中。我们期待更多的基于Ethos-U65的产品闪亮登场。”马健强调说，“不同的边缘应用会对数据量和推理性能有不同的要求。Arm拥有丰富的半导体IP产品组合，可以服务于广泛的边缘AI应用场景，支持客户在IP选型方面的需求，令客户能够根据性能、价格、功能等做出最优选择。”
Arm对机器学习和标准有广泛的支持，以帮助软件、算法同事更方便开发部署基于Arm平台的高性能、高效率应用。Arm支持多种主流ML框架，包括TensorFlow、TensorFlow Lite、PyTorch、百度飞桨。
Arm一直在思考如何帮助AIoT领域的创新企业？马健表示，新的设计方式和产品形态选用Arm比较成熟而且已经过量产考验的处理器以及系统IP。Arm构建出相对标准化的IP组合，并且经过预先验证，辅以该子系统的Arm虚拟硬件和参考软件栈，这样就形成了一个设计AIoT系统的坚实的基础技术平台,让产品设计者专注差异化和新想法，然后将新观念化为产品推向市场。Arm 虚拟硬件为物联网应用引入现代化、高弹性的软件开发环境，实现了软硬件并行开发、共同设计以及持续集成/持续部署 (CI/CD)。这些措施显著降低芯片开发成本和风险，大幅度缩短开发周期。
在模型和行动无处不在的新时代，智能视觉将变得必不可少。从趋势上来看，智能视觉正朝向四个方面发展：一是云、边、端协同，二是会由AI加持，三是大算力支持，四是隐私和安全性将愈发重要。
马健最后表示，Arm与安谋科技在中国市场发布最新集Arm IP与安谋科技自研业务产品于一体的智能视觉参考设计便印证了这种改变，方案内包括CPU、ISP、NPU和VPU处理器选项及将这些元件粘合在一起的子系统IP。Arm发起智能视觉合作伙伴计划，联合AI视觉、芯片设计、软件算法和系统集成的行业伙伴，基于Arm架构打造智能视觉应用生态。
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作者: 章鹰
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