21世紀經濟報道記者駱軼琪 廣州報道
移動端出現越來越多形態,并被寄予更大計算能力厚望,這對底層芯片端的技術能力提出了更多要求。
(資料圖片)
近日Arm宣布推出2023全面計算解決方案(TCS23),據Arm高級副總裁兼終端事業部總經理Chris Bergey介紹,“TCS23包含了基于全新第五代GPU架構的全新Arm Immortalis GPU,助力Arm面向下一代人工智能(AI)保持性能領先的全新Armv9 CPU集群,以及可為數百萬Arm開發者提供更易訪問軟件的全新增強技術。”
Arm中國區業務全球副總裁鄒挺在演講中表示,當前可以看到移動設備上出現越來越多包括生成式AI在內的智能技術。同時,對更高性能、更加智能以及更多視覺和觸覺交互的需求仍在持續飆升。這也帶來比以往更大、更加復雜的計算需求。
“移動數據使用量仍在持續攀升,全球每個用戶平均每月流量預計將達到19GB,柔性顯示屏和AR光學等新形式和元素也開始以不同的方式進入大眾視野,生成式AI及移動端大語言模型的出現將帶來新功能。我們相信全世界對于移動設備的興趣和創新需求必將持續加速提升。”他續稱。
對于將調整授權收費模式的市場討論,Arm方面回應21世紀經濟報道記者:“由于Arm正處于靜默期,因此無法對此發表評論。同時,我們也不對謠言或猜測發表評論。”
效率再度提升
鄒挺介紹道,Arm 2023全面計算解決方案在設計時充分考慮了智能手機的需求,涵蓋全新旗艦級Arm Immortalis GPU,全新Armv9 CPU集群。
具體來說,Arm今年推出的GPU產品采用第五代GPU架構,其重新定義了部分圖形管道,以優化內存帶寬,從而在移動設備上支持高幾何負載的下一代游戲和實時3D應用,同時帶來更順暢、與PC端和游戲主機媲美的游戲體驗。
延遲頂點著色(Deferred Vertex Shading, DVS)是第五代GPU架構新引入的圖形功能,可重新定義數據流,有助于合作伙伴擴展核心數量,達到更高性能水平。
與上一代產品相比,Arm Immortalis-G720的性能和能效分別提高了15%,系統級效率提升了40%,面積僅增加2%。
Armv9 Cortex CPU計算集群已經連續三年實現兩位數性能增強的同時,效率也顯著提升。
作為第四代內核,Arm Cortex-X4與上一代的Cortex-X3相比,性能提高15%,基于相同工藝的全新高能效微架構可降低40%功耗,面積僅增加10%。大核處理器Cortex-A720和小核Cortex-A520,與其上一代相比,雙雙在能效方面提高20%。
鄒挺表示,前期Arm積極聽取合作伙伴反饋,在TCS23中引入多項創新技術,例如將互連產生的延遲降低25%,同時優化空閑電源,因此在不影響電池續航時間的前提下,依然可以實現良好的系統性能表現。
在具體應用場景方面,隨著今年蘋果將推出MR產品,混合現實產業的發展備受關注。Arm終端事業部產品管理總監Andy Craigen回復21世紀經濟報道記者,“MR產品的挑戰主要集中在產品的重量和功率方面,特別是以非常輕型的眼鏡為MR產品形態更是如此。新推出的Immortalis-G720將能帶來足夠的處理能力支持MR產品所需的圖形表現需求。”
生成式AI新趨勢
伴隨這一輪AI浪潮而來,移動智能終端的表現形態和應用訴求也將有所改變。
對于后續移動終端的發展趨勢,Chris Bergey分享道,“我認為最明顯是對生成式AI的興趣。此前Google I/O大會重點強調考慮把生成式AI引入到安卓生態系統;微軟Build開發者大會談到把這些引入Windows 11,從而讓用戶體驗有進一步提升。所以很明顯,生成式AI和大型語言模型絕對是一個新興領域。”
對此,Arm也在積極應對,以確保AI可以很好在Arm架構上運行。“我們相信未來將是一個比較混合(hybrid)的環境:云計算在創造大語言模型方面持續發揮巨大推動作用;但考慮到在智能手機或其他計算設備上,本地運行可以更好做到隱私保護、能源效率也更高等問題,用戶可以更愿意在設備本機上運行較小的模型。”他續稱,大語言模型將塑造計算的未來,這意味著需要進一步提升AI方面的工作負載,Arm在這方面有非常深厚的儲備,在Arm的平臺上AI性能已經提高了兩倍。
“我們將繼續推進對Arm NN和Arm Compute Library的支持,以便開發者能夠繼續利用類似Chat GPT或大語言模型的應用程序來開發他們的應用。”Chris Bergey補充道。
當前,汽車電子終端正成為半導體下行行情中的一個逆勢增長點。對于該領域市場,Arm方面對記者表示:“在現下的半導體行業中,汽車是最大的增長動力之一。我們看到這個市場正處于一個關鍵的拐點,從IP設計到車廠等整個供應鏈正在被重新審視和重新定義。新的參與者正在興起加入這個行列,而現有的參與者正在尋找新的方法和想法以保持競爭力。生態系統正在研究如何安全有效解決不同汽車工作負載所需的處理范圍,我們將看到在該領域的創新會持續快速發展。”
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