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瞄準“端”智能,Arm再添殺手锏:NPU與DPU

發布時間:2019-10-25 16:27:21 來源:至頂網 作者:佚名
[摘要]AI全面來襲,人們使用的終端設備如何具備更強的計算力,讓語音指令更精準反饋,人臉識別更快反應,成為Arm一直思考并致力解決的問題。
AI全面來襲,人們使用的終端設備如何具備更強的計算力,讓語音指令更精準反饋,人臉識別更快反應,成為Arm一直思考并致力解決的問題。
瞄準“端”智能,Arm再添殺手锏:NPU和DPU

拯救被計算力束縛的智能終端設備,Arm現在帶來三款“殺手級產品:

Arm Ethos-N57與Ethos-N37 NPU:擴展機器學習(ML)處理器的產品范圍,以便在主流設備上提供人工智能(AI)應用;

Arm Mali-G57 GPU: 第一個基于Valhall架構的主流GPU,性能是前幾代產品的1.3倍;

Arm Mali-D37 DPU:在最小的面積內提供豐富的顯示功能組,以呈現全高清(Full HD)及2K分辨率。

上述IP組合沿襲了Arm的大小核理念,既有高端配置,也包含入門級低端產品。Arm希望提供的不僅是硬件,或硬件與軟件的結合,更希望借助生態系統的力量來提升用戶體驗。

以下是 Arm市場營銷副總裁 Ian Smythe、Arm ML事業群商業與營銷副總裁 Dennis Laudick、Arm產品經理 Daniele Di Donato、Arm資深產品經理 Sinan Yalcin在接受至頂網采訪時,談及有關新IP的細節。

瞄準“端”智能,Arm再添殺手锏:NPU和DPU

Ethos-N57 與 Ethos-N37 NPUs:提供真正的異構計算

Ethos是Arm ML處理器系列的新命名,這也是Arm首次向外界介紹Ethos這個產品名稱。繼Arm ML處理器(現稱為Ethos-N77)發布后,Ethos NPU家族又添加Ethos-N57與Ethos-N37兩位新成員。

Arm Ethos產品組合旨在解決AI與ML復雜運算的挑戰,以為日常生活設備創造更為個性化與沉浸式的體驗。全新的Ethos 對成本與電池壽命進行了優化,NPU可以為日常生活設備帶來優質的AI體驗。

Ethos-N57與Ethos-N37的設計理念包括一些基本原則,例如:

·針對Int8與Int16數據類型的支持性進行優化

·數據管理技術,以減少數據的移動與相關的耗電

·通過Winograd技術的落地,使性能比其他NPU提升超過200%

此外,Ethos-N57的功能還包括:

· 旨在提供平衡的ML性能與功耗效率

· 針對每秒2兆次運算次數的性能范圍進行優化

Ethos-N37的功能還包括:

·為了提供面積最小的ML推論處理器(小于1平方毫米)而設計

·針對每秒1兆次運算次數的性能范圍進行優化

Mali-G57:更智能與沉浸式體驗的GPU

Mali-G57,是針對主流市場基于Valhall架構的CPU,致力于將優質的智能與沉浸式體驗帶到主流市場,包括高保真游戲、媲美電玩主機的移動設備圖型效果、DTV的4K/8K用戶接口,以及更為復雜的虛擬現實和增強現實的負荷。

這是移動市場劃分中最大的一部分,而Arm最近與Unity的發布強調其基于Arm IP的片上系統(SoC),CPU, GPU進一步的性能優化的努力,它可以讓開發人員有更多的時間創造出全新的沉浸式內容。

Mali-G57關鍵功能包括:

·與Mali-G52相比,各種內容都能達到1.3倍的性能密度

·能效比提升30%,使電池壽命更長

·針對VR提供注視點渲染支持,且設備ML性能提升60%,以便進行更復雜的XR實境應用

Mali-D37:Arm單位面積效率最高的處理器

Mali-D37是一個在最小的可能面積上包含豐富顯示與性能的DPU。對于終端用戶而言,這意味著當面積成為首要考慮,在例如入門級智能手機、平板電腦與分辨率在2k以內的小顯示屏等成本較低的設備上,會有更佳的視覺效果與性能。

Mali-D37關鍵功能包括:

·單位面積效率極高,DPU在支持全高清(Full HD)與2K分辨率的組態下,16納米制程的面積將小于1 mm2。

·通過減少GPU核心顯示工作以及包括MMU-600等內存管理功能,系統電力最高可節省30%。

·從高階的Mali-D71保留關鍵的顯示功能,包括與Assertive Display 5結合使用后,可混合顯示高動態對比(HDR)與標準動態對比(SDR)的合成內容。

Arm表示,對于ML和人工智能的策略是針對不同的產品系列以及產品系列內部去不斷地提高GPU的ML和人工智能芯片的性能。

這套全新的IP提供更高的單位面積效率且更為節能,并吻合Arm全面運算(Total Compute)的初衷,以確保它們確實是實際體驗驅動,同時針對解決未來工作負荷的復雜運算挑戰進行優化。

同時能提升性能、降低成本及減少上市所需的時間,為移動設備帶來更高保真游戲與媲美游戲主機的體驗,為DTV帶來計算復雜性,并為個人化沉浸式內容帶來更高的ML性能,以及消費者期待的更快反應速度。

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