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翁芊儒攝

Arm周三在臺北舉辦科技論壇,介紹了10月下旬才剛發表的GPU Mali-G57與DPU Mali-D37,還有兩款NPU機器學習推論處理器Ethos-N37與N57,同時也揭露了Arm對AI的產品策略佈局。

Arm去年便推出了ML處理器及專門偵測物體的OD處理器,後來將ML處理器更名為Ethos-N77,10月下旬發表了GPU Mali-G57與DPU Mali-D37,同臺登場的還有兩款Ethos NPU處理器,Ethos-N57與N37,相較於N77鎖定的高階市場,N57與N37要將機器學習帶到主流及低階市場。

其中Mali-G57是第一個valhall架構主流繪圖處理器,在能源效益提升30%,效能也提高30%,G57也針對int 8的資料類型最佳化,和前代的G52相比,其機器學習效能提高60%。

至於專門用於機器學習的Ethos NPU處理器,現在已有N77、N57及N37三款產品,對應不同的市場需求,其中N77訴求能提供最好的效能,N57則定位於最佳的效能及成本,N37則對成本較敏感的需求所推出。

這三款NPU處理器均為1GHz時脈,Ethos-N77提供4TOPS效能,每瓦達到5TOPS,內建1到4MB的內部SRAM,N57為2TOPS,N37則是1TOPS,N57與N37均內建512KB SRAM。

Ethos-N37、N57及N77有各自的市場定位,N37適用於入門款手機、DTV數位電視與智慧攝影機,N57適合主流級手機及智慧家庭閘道器,N77則適合旗艦級手機、需要電腦運算的影像處理、AR/VR。

讓各種裝置、從高階到低階都具備機器學習能力

Arm機器學習事業群商業與行銷副總裁Dennis Laudick指出,Arm在機器學習的產品策略,是提供客戶多樣化的選擇,由客戶自己衡量利益選擇合適的產品。Arm的所有處理器都可以用於機器學習,但不同處理器的效能及成本有差異,由客戶衡量自身的需求。

Arm相信未來AI將可以跑在不同的裝置上,因此不僅是NPU,Arm在CPU、GPU產品上也強化了機器學習處理能力。

按Arm的規劃(下圖,Arm提供),Cortex系列CPU適用於關鍵字偵測、模式訓練,而Mali GPU可做語音及影像辨識,挑戰性更高的影像強化、影片強化解析度則適合Ethos NPU處理器,機器學習工作負載的比重增加,愈適合Ethos NPU處理器。

Arm也透過優化軟體開發工具,如可搭配Arm的CPU、GPU及NPU的神經網路軟體開發套件Arm NN,提供好的開發工具,將讓開發人員能夠更快打造系統,進行優化、除錯及部署,加速產品的上市。

Dennis表示,市場的發展趨勢將會要求所有的裝置都具備機器學習的能力,Arm的目標是滿足不同市場需求,將好的產品帶來到市場。不只是NPU處理器,Cortex A、M系列其他處理器,也逐漸提升機器學習處理能力,Arm的策略是提供客戶足夠的彈性,包含解決方案及優化的軟體開發工具,協助他們將機器學習應用在高階到低階的裝置上。

Arm:客製化指令集賦予客戶更多彈性

至於日前推出Arm客製化指令集(Arm Custom Instructions),在Cortex-M33 CPU上,保留編碼空間,允許客戶客製化,被視為Arm抗衡開源RISC-V指令集架構的舉動。

Arm在論壇中媒體訪問裡補充說明,Arm的成功來自於客戶的成功,推出客製化指令集,目的是回應客戶對彈性客製化的需求,例如將安全功能或是演算法設計於硬體,Arm未來將會持續推動。

談到和RISC-V的競爭,Arm認為RISC-V只是指令集,並沒有包含晶片設計及生產製造上的其他成本,而Arm則重視整個生態系及提供支援。言下之意,Arm強調自身在晶片設計、製造上已建立起龐大生態系及資源。


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