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2019 Arm年度技术论坛上海站成功举办

2019-10-31
来源:OFweek电子工程网

随着人工智能物联网技术的发展,半导体产业也迎来了新的机遇,我国的芯片产业呈现出蓬勃发展的状态。作为全球领先的半导体知识产权提供商Arm公司,全世界超过95%的智能手机和平板电脑都采用Arm架构。Arm中国董事长兼首席执行官Allen Wu表示,中国客户推出的Arm芯片销量已超过160亿,Arm是唯一的非美国计算平台,Arm会像过去一样,持续向中国合作伙伴提供技术支持。2019年10月25日,年度科技大会“2019 Arm年度技术论坛”在上海浦东丽思卡尔顿酒店成功举办,来自Arm和业界的专家们分享了未来技术的洞察和灵感,共同探讨全球智慧科技的最新脉动,下面是论坛的精彩演讲内容。

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论坛首先由Arm 中国执行董事长兼首席执行官Allen Wu作欢迎致辞,Allen Wu表示,Arm彻底改变了社会的生活和生产方式。随着第五波计算革命的来临,这是一个数字驱动的时代,超过1,500亿颗芯片出货,Arm无处不在。以自动驾驶为例,Arm架构的芯片可以在芯片算力、成本和功耗上达到最佳。Arm是全球唯一的支持万亿级计算架构和生态系统的公司。未来,无论是本地还是边缘及云端对AI能力的更高要求,将推动算力的提升,一个全新的计算时代即将到来。

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随后,Arm市场营销计划副总裁Ian Smythe带来了主题为《Arm Keynote Speech》的演讲,他表示,我们正在进入一个新的计算时代,也就是第五波的计算时代,5G、物联网、大数据和云计算等给产业带来了新的机遇和体验。Ian Smythe提到了Arm支持特定任务的SoC定制,包括Arm从产品演进的焦点转移到运用实际案例驱动的解决方案;跨IP边界进行优化,并在解决方案中改进产品;采用系统方法解决未来的工作量。

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紧接着,Arm中国物联网服务小组负责人Ray Chen的演讲主题是《使物联网成为可能—从设备到数据》,他表示,未来是数据驱动的计算时代,是物理和数字的融合世界,物联网、5G和机器学习技术的发展,给设备和数据带来了机遇。数字增长,带来数据爆炸,Arm要做的就是将物理数据和数字数据进行融合,迎接新的计算时代,他提到,中国是Arm在全球最重要的市场之一。他认为,物联网的发展带来了物理数据的迅速增长,到2035年,5G世界将有1万亿物联网设备。Ray Chen表示,下一代应用程序将结合物理和数字数据通过数据应用程序进行数字转换。效率、成本和收入等都是考量的关键,新的业务应用程序是否带来数据价值,带来连接性、可伸缩性和受限设备的安全性,这些都是重要的因素。

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然后是Centec Networks首席执行官兼联合创始人James Sun进行演讲,他的演讲主题是《5G和AI时代的网络交换芯片:应用,设计和挑战》,James Sun表示,盛科网络15年专注于以太网交换芯片和系统,网络交换机能为子网络中提供更多的连接端口,以便连接更多的计算机,以太网技术已成为当今最重要的一种局域网组网技术。网络交换芯片是交换机的核心部件,每秒传输几兆位的数据,它的应用包括数据中心、光学、云计算和5G等。他提到,伴随着5G、AI和云驱动带宽的增长,网络交换芯片为了适应下一代高速网络特点的需要,提供网络服务质量控制,不断适应新的网络应用,边缘计算和工业网络也带来了芯片的增长。如何有效管理和操作网络,在智能网络时代,人工+控制器+基础网络是一种趋势,换号、机对机API、遥测网络、状态和行为等都将出现。盛科网络研发的开关芯片集成计算能力,预先计算可视化数据以减少对网络分析服务器或网络控制器的压力,Centec正在把声波传送到ARM平台,配合最佳性能/电力/成本,芯片将引领未来的创新。

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在Arm高级产品营销经理Helena Zheng带来的主题为《加速AI工作负载的解决方案》的演讲里提到,AI在端点中被用来做声音的识别和创建,关键字定位、语音识别,自然语言处理、语音合成等。市场上对人工智能需求的多样性,其中对于设计者而言,需要考虑最佳的用户体验和响应能力,高效节能设计的最高性能,卓越的中档设计用户体验,平衡性能与面积和功率,提供最先进的用户体验、降低成本的设计方案,在最小的区域优化性能等。针对AI带来的工作负载,Arm高级产品营销经理Helena Zheng表示,Arm为每个细分市场引入Ethos NPUs,如Arm Ethos-N77针对性能关键型的人工智能,能进行应用程序的交付,同时又有成功的案例;Arm Ethos-N57使人工智能应用在中端设备平衡,成本与效率上表现出色,电池寿命限制完美;Arm Ethos-N37支持人工智能应用程序,适用于对成本最敏感的应用和端点设备。建立一个成功的人工智能生态系统需要一个地球村,通过只有Arm才能带来的可信赖的合作伙伴关系来平衡这个新世界,Arm生态系统是帮助你建立完整的解决方案,人工智能生态系统从优化CPU软件开始扩展到GPI和Arm NPUs,Arm人工智能生态系统拥抱开源软件Arm NN,Arm AI生态系统提供端到端的开发者资源在任何地方快速、轻松地部署AI应用程序,Arm在市场中的中心地位保证了最强的人工智能生态系统。Arm的精神理念是Arm的可伸缩和有效的专业家庭使产品具有更好的功能,不管SoC是什么,Arm都能让AI和机器学习很容易在Arm上运行。

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接下来,Synopsys Kelvin Xu的演讲主题是《IP为AI和汽车设计的未来提供动力》,深度学习的不断进步,给SoC设计带来了机遇和挑战,由于深度学习需要占用大量的计算资源,在深度学习的过程中需要大量的数据,并对数据进行标记,如何降低计算机的功耗成为一个难题。Kelvin Xu表示,高带宽的低延时是AI的一个基本要求,SoC的挑战有很多,其中信息安全和功能安全是非常重要的一块。人工智能的基础是芯片,软硬件的载体都在芯片里面,以自动驾驶的应用为例,Kelvin Xu表示,Synopsys为自动驾驶汽车应用提供完整的解决方案,包括工具和IP,这些解决方案要从系统软件、硬件架构、IP、低功耗、安全性和测试等方面适应AI应用的特殊需求。不管是人工智能还是自动驾驶,都有很好的前景,但是都需要产业链企业的共同努力,Synopsys提供完整的DesignWare IP解决方案,涵盖ARC处理器、DDR、USB等不同工艺及协议IP,在提高技术创新的同时,也会持续支持合作伙伴,为产业做贡献。

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Arm公司不只是一个IP供应商,软件和工具同样做得很好。Arm高级产品营销经理Helena Zheng带来主题为《使用Arm软件和工具最大化AI平台的性能》的演讲,她表示,机器学习和人工智能是无处不在的,用神经网络模型改进最先进的哈希和索引函数,学习哈希函数可以减少浪费的数量,在延迟仅增加13ns的情况下最多增加80%的存储。Arm拥有很多机器学习合作伙伴,它们来自成千上万,专注于不同的垂直领域的公司。开发人员期望一个开放的、通用的软件接口,以弥补差距在流行的框架和IP之间每一段,Arm高级产品营销经理Helena Zheng表示,使用开放标准加速ML部署能有效地提升产品性能,在嵌入式+物联网、手机、汽车、数字电视、机顶盒和基础设施等上应用。Arm针对神经网络推理引擎,Arm NN非常有效串联现有NN框架和底层IP之间,从现有的神经网络框架到开发人员可以维护现有的工作流程和工具,优化的Cortex-A CPU, Mali GPU和Arm NPU,图形和内核优化,准备NPU多核,开源并通过MIT许可等,对Android操作也支持。Arm计算库为CPU和GPU优化的底层内核,Arm将面对多个细分市场,助推产品系列设计,满足AI、边缘端算力,构建中国生态。

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随后,Arteris IP公司Gary Ge带来主题为《将AI加速器集成到具有功能安全性的汽车SoC中》的演讲,他表示,Arteris IP公司是2003年成立的,它是一家互联IP公司,致力于面向 AI、汽车、手机、物联网等领域提供旨在加快片上系统半导体装配速度的片上网络互连IP产品。汽车正在驱动高价值的AI和ML系统,Arteris IP就好比是SoC的数据高速公路,包括对AT EDGE(车辆)、数据中心和FOG(基础设施和通信)等进行服务,AI和ML系统是实现3级HW加速优化SOC以实现片上功耗和性能的最佳组合。人工智能加速器的发展趋势是用于“通用”训练或推断的MESH和其他“常规”拓扑,如数据中心的巨大规模SoC,一个或多个处理元素(PE)、记忆(缓存)或I/O控制器,路由器的每个角落,对于最佳的片外HBM2等。子系统的平铺允许大量的可伸缩性,但是需要系统级性能和功率权衡,因为这样可以更容易的地方和路线团队到大规模(硬宏),可以简化顶级互连或允许可伸缩地重用现有的NoC体系结构。我们的设计经验是需要额外的逻辑和内存在瓦片,增加NoC寻址的复杂性,减少系统级优化的灵活性,内存交错能力和管理等。Gary Ge表示,基于“更细分”加速算法需求的驱动,高速缓存一致性在车辆中变得越来越普遍,NoC互联是实现自主驾驶soc的关键。关于汽车SoC设计的经验是将AI和ML集成到功能安全中,芯片上的NoC互连是数据流在人工智能HW加速器和SoC级别的关键推动者,允许优化所需的功率/性能权衡,提供硬件内的数据保护,以满足功能安全要求,可大规模扩展的系统使用网格和网表级平铺来连接加速器子系统,具有更严格的能力和实时处理要求的边缘系统正在实现等。

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在Arm公司Sinan Yalcin的主题演讲《适用于从移动,汽车到家庭的各种设备中最节能的显示处理器》里面提到,Arm从2013年支持显示处理器到现在,先后推出了3个合成层、4个合成层、8个合成层、信任层、协同处理器接口等,通过VR加速HW功能,PPA优化720p到1080p,4K VR性能、双显示、HDR10管理等提升产品性能。以Arm Mali显示解决方案为例,具备扩展,旋转,卓越的图像质量和HDR,色彩/色域和伽玛管理,环境光适应性,低功耗,单通,MMU-600和AFBC支持,优化软件,支持主要的显示行业标准等。Sinan Yalcin表示,Arm Display解决方案的目标市场是平板电脑、手机、家居产品、移动虚拟现实等,Mali-D71和Komeda架构为为高性能设备提供4K@120性能,支持双显示,4K120(并排模式),8层(4个定标器),MMU-600和AFBC支持,通过CPI显示5个via CPI,HDR10和HLG支持,混合HDR和SDR组成。Mali-D37支持PPA优化单显示,用于入门级和主流设备的DPU,是主流和入门级设备的标配。Mali-D37是Arm第一款源自Komeda架构中实现主流和入门级的性价比非常好的Mali-D71,在智能手机和平板电脑、智能家电等都有应用。他表示,Mali-D37是最小面积DPU,最小的区域采用16nm工艺。单一显示,4个组成层,支持AFBC和MMU,Mali-D37有丰富的功能集,缩放图像质量高,旋转高效,未压缩的图层首先AFBC-encoded,HDR10, HLG和混合HDR-SDR,高质量的HDR体验。Arm的显示器解决方案还有Android软件栈。未来主流智能手机的显示解决方案是WQHD+分辨率,生态系统是由Arm和Synopsys实现。总之,Mali-D37具有高性能,是主流和入门级设备的配置,高达30%的系统节能和内存管理的改进,首先为Komeda architecture DPU,为主流设备提供1080P到2048P的显示现实。

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Android作为一款应用最广的移动端操作系统之一,此前,谷歌已经表态,所有的Android应用都将支持64位代码。Arm公司David Whaley的演讲主题是《为什么要迁移到64位Android?》,他表示,64位Android满足复杂的移动设备要求,其中影响创新和用户体验的因素包括性能、安全、隐私等。64位支持Arm最安全的应用核心,拥有功能包括检测内存安全和漏洞,强大的保护,反对返回和跳跃,面向编程,使PSA能够创建易于维护的实现。64位Android生态系统很重要,是因为它启用新的体系结构特性和说明,性能优势明显,如针对游戏引擎的好处是减少加载时间,FPS性能好,更好的Java应用程序性能,增强了安全功能,新的ISA功能,更好的安全和内容保护,专注于单个ISA会带来节省、一致性和更好的时间等。Arm 64位生态系统提供的支持包括Arm技术指导与优化、Arm工程移动核心团队、升级Android运行时的64位优化、改善Java应用程序性能、应用程序构建和优化的最佳实践、为代码大小和性能提供文档化的编译标志……AArch64能快速迁移到64位Android生态系统,是最佳的安全程序和系统,,AI、ML和AR的性能增强。采用AArch64的优势是访问改进了代码和平台安全性,减少软件攻击面,比64/32位系统使用更少的内存,降低设备验证成本,使用集中微架构,AArch64改进速度快于AArch32。对于中国Android生态系统的支持,David Whaley表示预计中国生态系统将遵循类似的64位Android时间表,2020年中国DRAM密度预测允许64位Android,大多数细分市场的设备,包括低端智能手机,Arm保留32位支持,允许构建双ABI设备,为2021年底的CPU产品提供支持。最后,他表示,64位Android生态系统不会影响Java应用程序的性能、安全性和未来,兼容Android设备和生态系统。

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紧随其后的是Arm公司Daniele Di Donato,他给大家带来主题为《首款基于Valhall架构的GPU为大众市场提供高保真内容》的演讲,他表示,Arm已经有多款移动GPU,主打高、低两端市场,已经发布的Mali-G57 GPU面向中端市场,Mali-G57 GPU是第一个基于Valhall架构的主流GPU,与早期的GPU相比,它的能源效率也提高了1.3倍。在VR中支持集中式渲染,并且机器学习性能提高60%。Arm和实时3D开发平台untiy公司合作发布的基于Arm IP的片上系统(SoC)、CPU、GPU会有更好的沉浸式体验。Valhall架构在性能、密度和效率等方面有着重大的改进,Daniele Di Donato表示,采用Valhall架构的Mali G57相比G52能效比和性能都提升了30%,机型学习能力提升60%,Mali G57在网络性能和灵活性上面的提升很大,为虚拟现实和增强现实等应用带来更强大性能,由于市场对产品性能的持续提升,Mali-G57能够为主流智能手机和家用电器的高保真内容、4K和8K显示界面等带来好的体验,同时对机器学习和人工智能也能支持。他提到,Mali G57能够处理HDR图形,能基于物理图像的体积进行渲染处理,达到最好的效果,这对于游戏应用很有帮助。


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