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ARM計算架構邁一小步,卻是人工智慧產業的一大步

2017321日,ARM在北京召開了新聞發布會,推了針對其Cortex A系列CPU晶元的新計算架構DynamIQ技術。本質上說,DynamIQ並不是新的晶元技術,而是一種新的多計算核集群方式。這種新的集群方式,讓ARMCortex A系列能夠更好的適應多種人工智慧計算任務。儘管這只是ARM晶元技術的一小步,但對於推動人工智慧產業來說卻是一大步。

在理解DynamIQ的意義之前,先了解一些基礎知識。ARM的晶元設計產品目前分為Cortex ACortex RCortex M三大系列,這是自ARM7代處理器版本ARMv7才開始的產品劃分方式。其中Cortex A主要是面向具有複雜操作系統的軟體環境(需要虛擬內存),而Cortex R主要面向實時嵌入式計算環境,Cortex M主要面向工業控制系統、家用電器等需要低成本和低功耗的計算環境。

現在ARM晶元設計已經到了第8代即ARMv8Cortex A/R/M三大系列也都陸續升級到v8版本,ARMv8的主要特點是支持64位指令集同時兼容32位指令集。基於ARMv8Cortex A被廣泛用於智能手機、移動計算平台、數字電視、伺服器等複雜計算環境。

20165月,ARM推出了Cortex A73晶元,這是迄今為止最高性能的v8處理器,還在設計上針對移動設備和消費設備進行了優化。Cortex-A73是專門為下一代智能手機而設計的高性能處理器,採用了目前最先進的10nm技術製造,提供比上一代Cortex-A72高出30%的持續處理能力,同時晶元面積降低了40%

除了ARM自己最底層最基礎的晶元設計外,CPU設計還有一個路線就是單核(SMP)與多核(CMP),基於SMP架構的設備又稱為單片機,而基於CMP架構的設備就是大家所熟知的PC、智能手機等可執行複雜計算的機器。現在大家所熟知的大多數CPU都是多核CPU,也就是在一塊基板上集成多個單核CPU形成集群。

所以在過去若干年內,有多種架構實現了對多核CPU集群的調度與管理,其中也包括ARM的大小內核big.LittleARM big.Little設計允許把高性能與低功耗的計算內核組織在一起,根據工作任務用軟體來調度計算高峰與計算低谷里對計算內核的需求,從而達到總體高性能、低功耗、良好散熱等綜合性能。

這一次ARM推出的DynamIQ其實就是針對big.Little多核集群管理技術的改進。自2011年推出以來,ARM big.LITTLE技術為主要計算設備的多核特性帶來了革新。DynamIQ big.LITTLE將通過「根據不同的任務選擇最合適的處理器」的方式來推動高效、智能的多核計算創新,DynamIQ big.LITTLE能夠允許對單一計算集群上的大小核進行配置,而這在過去是不可能的。

簡單理解,DynamIQ big.LITTLE就是增強了多核CPU的管理細粒度,可更為精細化的調用和分析計算內核資源,這樣的設計對異構計算和人工智慧設備來說非常有價值。ARM稱第一代採用DynamIQ技術的Cortex-A系列處理器在優化應用后,可實現比基於Cortex-A73的設備高50倍的人工智慧性能,並最多可提升10CPUSoC上指定硬體加速器之間的反應速度。

此外,DynamIQ技術讓SoC設計者可以在單個群集中最多部署8個核,每一個核都可以有各自不同的性能特性,這會為機器學習和人工智慧應用帶來更快的響應速度,而全新設計的內存子系統也將實現更快的數據讀取和全新的節能特性。

DynamIQ的其它好處還包括在嚴苛的熱限制下實現更高的性能,通過對每一個處理器進行獨立的頻率控制,高效地在不同任務間切換最合適的處理器,以及更安全的自動控制系統,為ADAS解決方案帶來更快的響應速度,並能增強安全性。

這樣看來,DynamIQ並不是革命性的技術,也不是ARM的第9代晶元設計。準確的說,DynamIQ是用今天的技術來解決明天的問題——人工智慧,由於DynamIQ能夠更好的調配最底層的計算內核資源,這就為需要低功耗的人工智慧設備帶來了更好的性能與良好的散熱等。

ARM計算產品事業部總經理Nandan Nayampally表示,在已經出貨的1000億顆基於ARM的晶元中,有500億顆是由ARM的合作夥伴從2013年到2017年出貨,ARM預計合作夥伴將在2021年完成下一個1000億顆基於ARM晶元的出貨,而這些晶元都將有可能基於DynamIQ技術。這樣一來,這下1000億顆晶元顯然將帶來更好的處理人工智慧技術的能力,這無疑是人工智慧產業的一大步。

然而,在另一方面,ARM是否在暗示其下一代晶元設計v9將無望在2021年推出?如果說到真正的下一代計算革命,可能v9才是能夠帶來顛覆性變革的「核武器」,或許有可能是真正意義上的人工智慧晶元。而這一天的到來,或許要等到2021年以後了。(文/寧川)



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