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ARM發布全新IP,機器學習性能飆升

2020-02-13
來源: 雷鋒網
關鍵詞: ARM Cortex-M

  ARM發布了兩款全新的IP,一款是已經非常成功的ARM Cortex-M家族的新成員Cortex-M55,另一款是去年底新發布的Ethos系列的新產品,也是首款針對Cortex-M平臺的微神經網絡處理器(microNPU)——Ethos-U55。如果將這兩個最新的IP結合,機器學習(ML)性能最高可以提高480倍。

  兩款新產品AI性能的大幅度提升,是ARM在AIoT市場競爭的強大武器。但是,也反映出了ARM在這一市場的焦慮。

  

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  強攻AIoT市場

  從兩款新產品說起,新增的Cortex-M55是ARM AI性能最強大的Cortex-M處理器。有多強大?與前幾代的Cortex-M處理器相比,Cortex-M55的ML性能最高可提升15倍,DSP性能也可提升5倍,且具備更佳的能耗比。同時,Cortex-M55也是首款基于ARMv8.1-M架構、內建ARM Helium向量處理技術的處理器,大幅提升DSP與ML的性能還更省電。

  另外,開發者還可以使用Cortex-M處理器的全新功能,也就是去年十月發布的ARM Custom Instructions (ARM自定義指令集),延伸處理器的能力,對特定工作負載進行優化。

  也就是說,全新的Cortex-M55不僅AI性能更強,能耗比更佳,還有了更強的靈活性。

  

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  另外一款新品Ethos-U55的AI性能更加強大,是Cortex-M55的32倍,還有32-256個可配置的MAC。ARM推出這款專用的微神經處理器的目的是借助其高度的可配置性,加速空間受限的嵌入式與物聯網設備的ML推理能力。

  這還不夠,如果將Cortex-M55與Ethos-U55搭配,結合后的產品ML性能最高可提升480倍。

  

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  當然,不要被480倍的巨大提升嚇到,因為這個性能的提升是在一個比較低的ML性能的基礎上實現的提升。用下面的圖來直觀解釋AI性能提升后適用的場景。

  

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  Cortex-M55的AI性能可以應用在像異常檢測和對象檢測的應用中,Cortex-M55與Ethos-U55搭配則可以應用在對AI性能要求更高的手勢檢測、生物識別、語音識別的應用中,但兩者搭配的AI性能又低于Cortex-A CPU、Mali GPU、Ethos-N NPU才能滿足的對象分類、實時識應用的需求。

  這樣,我們就能非常清晰的了解Cortex-M55以及Ethos-U55的意義。

  Cortex-M是業界非常成功的微控制器處理器,基于Cortex-M的芯片全球已經出貨超過500億片,廣泛應用于各種各樣的嵌入式設備當中。但是Cortex-M只能夠滿足振動檢測、傳感融合、關鍵字檢測這些簡單的AI功能,隨著萬物皆AI時代的到來,需要Cortex-M、Ethos-U55以及兩者的組合的性能去滿足更多AIoT應用的需求。

  也就是說,已有的Cortex-M、Cortex-M55、Ethos-U55以及Cortex-M所有產品與Ethos-U55的組合更全面的AI性能,提升了ARM在終端AI上的吸引力,再加上Cortex-M的ARM Custom Instructions的新功能,能夠更好地滿足市場規模龐大但碎片化的AIoT市場。

  ARM在AIoT市場的內外焦慮

  從Cortex-M 到Ethos-N,ARM本應該為其擁有的AI產品感到自信,但市場的競爭似乎并不容許ARM為此滿足。實際上,ARM在2018年2月公布了Project Trillium 的機器學習計劃,并且預計在2019年第一季度發布首款ML處理器。但ARM直到2019年5月份才發布首款ML處理器,10月份才公布ML系列產品的名稱Ethos。

  ARM ML事業群商業與營銷副總裁Dennis Laudick去年接受雷鋒網專訪時對于產品發布有所延遲這樣解釋,發布推遲有很多原因,產品開發是主要的問題。ML處理器開發的過程中面臨很多挑戰,其中一個很大的挑戰就是數據移動處理不好就會消耗大量的電,另一個大的挑戰就是如何權衡效率和靈活性。

  在ARM發布首款ML處理器時,蘋果、三星、華為集成在其SoC中的NPU已經更新了幾代,高通和聯發科的神經網絡處理器也日趨成熟。也因此,業界不少人都認為ARM錯過了進入手機NPU市場的好時機。這自然也會讓ARM的AI產品更加看重具有廣闊前景的AIoT市場。

  全球第二大市場研究機構MarketsandMarkets去年發布的預測報告顯示,2019年全球AIoT市場規模為51億美元,到2024年,這一數字將增長至162億美元,復合年增長率為26%。

  雖然ARM憑借Cortex-M系列處理器在嵌入式設備市場非常成功,但是到了AIoT時代,ARM迎來了一個強勁的對手——RISC-V。RISC-V指令集與ARM指令集同屬精簡指令集,都具有高性能低功耗的特點,不過RISC-V誕生之處就選擇了開源,而ARM采用的是授權模式。

  

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  RISC-V的開源,可以讓開發者實現更加靈活的設計,更容易滿足AIoT市場多樣化的需求,這也是讓ARM感到緊張的關鍵因素。去年10月,ARM也推出了ARM自定義指令集,以應對RISC-V帶來的競爭。

  并且,RISC-V正在日益壯大,面向AIoT市場的產品也正在陸續推出。GreenWaves Technologies率先推出了基于RISC-V的IoT超低功耗處理器,能效上可以實現20倍優于市場現有100mW以下同類產品。2019年12月推出的新一代產品性能提高10倍,功耗降低5倍。

  RISC-V重要的IP提供商晶心科技總經理林志明去年接受雷鋒網采訪時也表示,再花半年推動量產、上市以及軟硬件的整合,2019年下半年和2020年年初開始RISC-V的產品就會比較多的投入市場。

  今年年初,SiFive和CEVA宣布合作,以SiFive的RISC-V CPU,CEVA的DSP內核,AI處理器和軟件為中心,實現針對批量最終市場的超低功耗領域特定Edge AI處理器的設計和創建。

  因此,由多種因素導致的ARM ML產品發布的延遲,以及RISC-V陣營的日益強大,ARM在AI以及AIoT時代難免會有些焦慮,480倍的AI性能提升是緩解這種焦慮的一個關鍵。

  生態優勢能否延續?

  當被問及去年5月才推出首款出Ethos還有競爭力嗎?Dennis稱,ARM的成功一直以來都得益于生態系統,對于NPU來說挑戰并不是能夠做出自己的NPU,而是NPU在市場上是不是真的好用。我們已經聽到合作伙伴反饋說,希望在硬件上能夠標準化,他們不想支持15種不同的硬件,所以,他們期待有一個標準化的軟件平臺能夠支持。

  從構建ARM的AI競爭力而言,即便產品推出有些推遲,但ARM多年來構建的強大生態依舊有助于其NPU的成功。并且,ARM也在致力于打造一致的體驗,Cortex-M 軟件開發工具完整支持最新發布的Cortex-M55與 Ethos-U55。另外,ARM還與其他開發工具廠商兼容,并且在算法、軟件與 OS 方面也獲得了伙伴的支持。

  

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  更好的軟硬件融合以及一致性的開發流程確實是一個AI生態的吸引力所在,也是ARM能夠獲得更多AIoT市場份額的關鍵。

  但對于AIoT的很多應用或許并非如此,GreenWaves Technologies CEO Loic Lietar此前對雷鋒網(公眾號:雷鋒網)表示:“相比手機、PC以及一些高性能處理器,應用于傳感設備的微控制器對生態的依賴性沒有那么高。從GreenWaves的角度看,我們基于RISC-V的32位微控制器面向的主要是來自物聯網等終端市場的邊緣計算需求,一個設備將長時間重復運行幾個應用, 而并不會像手機或電腦一樣安裝和卸載不同的應用程序,因此對軟件兼容性的依賴程度并不是個問題?!?/p>

  這意味著,ARM強大的生態在AI以及AIoT時代依舊會繼續發揮作用,但對于AIoT市場而言,這種生態的吸引力到底有多大,現在還不清楚。

  當然,毋庸置疑的是,ARM作為一家非常成功的半導體公司,其有強大產品以及豐富的經驗,在AIoT這個新的市場,ARM也有強大的競爭力。只是,AIoT市場短期內難以產生巨頭,某一種處理器也難以在短期內壟斷市場,誰是最終的贏家沒有人能準確預測。


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