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作者 | 云鹏
编辑 | 李水青

智东西11月29日报道,刚刚,Arm Tech Symposia年度技术大会北京场在海淀区举办,Arm多位高管对AI、机器学习、物联网、基础设施、汽车、终端、移动计算等当下产业热点话题进行了深入探讨。

今年Arm的年度技术大会回归了线下,Arm中国区业务全球副总裁邹挺率先登台进行了开场演讲,他提到在当下的AI时代,Arm的业务已经从传统的智能手机拓展到云、物联网等多个领域,对Arm来说,AI新浪潮带来了更多机会。

▲Arm中国区业务全球副总裁邹挺

Arm高级副总裁兼基础设施事业部总经理Mohamed Awad提到,中国是Arm最大的市场,中国市场中合作伙伴出货的芯片数量已经超过了300亿片,前段时间的IPO给Arm注入了很多的活力,Arm要做计算平台公司,而不仅仅是芯片IP。

从Awad的演讲中我们能感受到,当下毫无疑问是AI的时代,而Arm的产品、技术、服务布局都在向AI靠拢,从移动设备、IoT、智能汽车到基础设施,Arm的产品生态正在AI时代加速扩展。

一、从硬件、软件到生态,Arm面对AI时代亮出了哪些“黑科技”?

在今天的会上,Arm高级副总裁兼基础设施事业部总经理Mohamed Awad对Arm在AI时代的产品、技术布局进行了解读。

Awad说,中国利用新技术创造新产品的速度是最快的,中国也有其他国家难以比拟的市场。技术变化的速度越来越快,Arm与中国的合作必然会更加紧密。

他提到,中国是Arm最大的市场,每天有1500万个基于Arm技术的芯片出货,中国市场中合作伙伴出货的芯片数量已经超过了300亿片,Arm在中国的开发者数量也超过了400万。

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这次Awad特别提到了前不久Arm的IPO,他说,IPO给Arm注入了很多的活力,Arm想做的是计算平台公司,而不仅仅是芯片IP。

Arm的Neoverse、Corstone、SOAFEE等产品和服务都是向着这个目标去做的。目前,Arm聚焦的领域包括移动设备、IoT、自动驾驶、基础设施等,Arm计算平台最核心的优势主要在于计算性能及能效、加速技术创新商业化落地以及全球最大的开发者生态。

演讲中,Awad重点谈及了他对于AI技术发展的一些看法。生成式AI的快速发展对Arm究竟意味着什么?这是很多人都在问的。在他看来,在AI的发展过程中,计算、性能、软件这三个要素非常关键。

在计算方面,工业、智能家居、零售、智能城市建设等场景中的各类需求都对计算提出了新的挑战,设备之间如何通过高效协同来完成任务是当下技术迭代的重要方向之一。

在计算微架构层面的技术创新一直是Arm强项,Awad提到,Arm对产品在嵌入式设备低功耗机器学习方面的能力进行了重点优化,从Cortex-M52、M55、M85到Cortex-M,从Corstone-300到Corstone-1000。

Awad提到,在生态建设方面,标准、软件、工具的完善都需要他们与行业伙伴的合作,并非他们一家可以完成的。

会上,Awad重点提及了Arm在智能手机领域的布局。

今天,各类个人智能设备的计算能力越来越强,尤其是智能手机,其算力已经接近一些轻量级PC平台,越来越多的应用和服务都可以运行在智能手机上,这背后生态发挥着重要作用。

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根据GSMA数据,2022年全球智能手机普及率已经达到了76%,2030年这一数字会来到94%。

此前Arm已经提出了整体计算解决方案(TCS)的概念,比如今年高通、联发科等众多厂商的旗舰移动芯片平台中所应用到的Cortex-X4、Cortex-A720、Immortalis-G720等架构就包含在Arm的TCS23解决方案中。

使用该方案的几个旗舰移动芯片平台在终端产品中的性能和能效比表现都比较亮眼,也引起了业内的广泛关注。当然,除了手机,基于Arm的芯片也用在了智能手表、PC、VR/AR头显等产品中。

聊完了计算,Awad将话题引至软件。Awad认为,硬件固然重要,但没了软件硬件也将不复存在。目前Arm的开发者数量超过了1500万,横跨安卓、Windows、Linux等系统。

在软件部分,Awad用自动驾驶技术的发展来做例子,他提到,当下智能汽车产业快速发展,随之而来的是巨大的代码量,今天一辆智能汽车的代码量可能超过5亿,未来甚至会达到10亿。

在这样的大背景下,软件的加速开发能力、可升级的灵活性、使用便携性等特性都十分重要,这也是Arm SOAFEE平台所重视的。

包括Cortex-A78AE、A65AE、A53在内,Arm专门针对自动驾驶应用进行了优化,在软件定义汽车时代,Arm的作用是比较关键的,从MCU、控制器、视觉、ADAS到AV等领域,Arm的技术和产品均有布局。

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Awad特别提到,在自动驾驶领域,Arm会推出更多芯片定制服务,而不是简单的IP。

最后,Awad谈到了基础设施,在基础设施领域,内存带宽、GPU的都在逐渐成为AI技术发展的瓶颈,更新一代的系统架构,在CPU和内存的连接方面有重要创新,解决AI发展中遇到的一些挑战。

Arm和英伟达进行了合作,英伟达GH200 Grace Hopper产品中就应用了Arm的Neoverse V2内核。根据Arm现场展示的数据,相比同级别旗舰x86平台,其AI性能快了10倍。

Awad特别提到,在AI的世界,没有一种解决方案可以适用所有需求,解决所有任务,计算平台的灵活性、可扩展性、兼容性都很关键。

在这方面,Arm Neoverse有E、N、V等多个系列,可以针对不同场景对功耗、性能的要求进行适配。

Awad还提到了亚马逊AWS刚刚发布的Graviton4,其实该AI芯片就是基于Arm Neoverse的第四代处理器,相比上代性能提升了30%,核心数量多了50%,内存带宽提升了75%。

此外,Arm Neoverse计算子系统(CSS)也在基础设施领域有不少应用,比如微软Azure的Cobalt 100就使用了Arm的CSS。

结语:从移动设备、IoT、智能汽车到基础设施,Arm生态在AI时代加速生长

在今天的主题演讲中,我们一方面可以看到Arm面向AI时代已经进行了不少深入思考,从硬件、软件到生态都在进行布局,同时其技术和生态方面的优势也成为Arm的核心竞争力。

另一方面,Arm对中国市场的重视度愈发凸显,Arm与中国厂商的合作在不断加深,对于更多中国芯片企业以及终端厂商来说,面向未来的AI时代,Arm都是不容忽视的重要产业变量。