AI時(shí)代,Arm如何引領(lǐng)邊緣AI革新?
2025/3/20 15:46:56 標(biāo)簽:中國(guó)傳動(dòng)網(wǎng)
Arm作為邊緣計(jì)算領(lǐng)域的“幕后英雄”,其架構(gòu)支撐著數(shù)十億邊緣設(shè)備的運(yùn)行。近日,Arm推出全球首個(gè)Armv9邊緣AI計(jì)算平臺(tái)。該平臺(tái)專(zhuān)為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用優(yōu)化,以全新的Cortex-A320 CPU和Ethos-U85 NPU為核心,支持運(yùn)行超10億參數(shù)的端側(cè)AI模型。其中,全新的基于Armv9架構(gòu)的超高能效Cortex-A320 CPU,其能效比較Cortex-A520提升了50%,更與Ethos-U85 AI加速器組成了邊緣AI時(shí)代的”黃金搭檔“,助力大模型與生成式AI在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的落地。Arm不僅是“算力供給者”,也是“場(chǎng)景賦能者”。
最近兩年的AI技術(shù)日新月異,在如此高速發(fā)展的態(tài)勢(shì)之下,Arm全新的邊緣AI計(jì)算平臺(tái)背后有哪些關(guān)鍵點(diǎn)值得關(guān)注?對(duì)于AI行業(yè)的熱點(diǎn),Arm又有什么見(jiàn)解?EEWorld與Arm物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部業(yè)務(wù)拓展副總裁馬健進(jìn)行了深度訪談,并對(duì)一些熱門(mén)問(wèn)題進(jìn)行了解析。
Armv9邊緣AI計(jì)算平臺(tái):Arm為未來(lái)邊緣計(jì)算和AI處理提出的新范式
此次發(fā)布的Armv9邊緣AI計(jì)算平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了CPU和AI加速器的深度配合。Cortex-A320可以為Ethos-U85提供更高的內(nèi)存容量與帶寬,讓大模型在Ethos-U85上的執(zhí)行如虎添翼。任何開(kāi)發(fā)者們不希望在Ethos-U85上運(yùn)行的AI操作,可以回退到Cortex-A320,利用其N(xiāo)eon/SVE2引擎更靈活有效地在CPU上執(zhí)行。這使得智能物聯(lián)網(wǎng)與消費(fèi)類(lèi)電子生態(tài)系統(tǒng)能夠在正確的時(shí)間,并在合適的地方運(yùn)行最適合的工作負(fù)載。
馬健表示,Arm此次發(fā)布的平臺(tái)不僅僅是一次漸進(jìn)式的升級(jí),更代表了Arm為未來(lái)邊緣計(jì)算和AI處理提出的新范式。Cortex-A320是Arm首個(gè)專(zhuān)為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用設(shè)計(jì)的Armv9架構(gòu)處理器,它將超高能效與先進(jìn)AI能力相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了前所未有的突破。當(dāng)Cortex-A320與Ethos-U85結(jié)合時(shí),將催生出全新的應(yīng)用類(lèi)別,為邊緣側(cè)AI應(yīng)用拓展更多可能性。
Cortex-A320的獨(dú)特之處
全新邊緣AI計(jì)算平臺(tái)將覆蓋多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景,實(shí)現(xiàn)包括視覺(jué)和自然語(yǔ)言在內(nèi)的多模態(tài)的環(huán)境感知與理解,進(jìn)而運(yùn)行智能體AI、自主規(guī)劃、執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)等。該平臺(tái)具備強(qiáng)大的計(jì)算能力,Cortex-A320與Ethos-U85的組合,比去年基于Cortex-M85搭配Ethos-U85的平臺(tái)提升了八倍的ML計(jì)算性能,帶來(lái)了顯著的AI計(jì)算能力突破。
那么此次推出的超高能效Cortex-A320 CPU與Cortex-M85相比,究竟有哪些獨(dú)特之處?
對(duì)此,馬健深度解析了Cortex-A320和Cortex-M85的差異,具體包括:
第一,從內(nèi)存支持的角度,Cortex-M85作為一款32位的嵌入式處理器,最多能支持的內(nèi)存尋址空間是2的32次方,也就是4GB左右。在這樣一個(gè)有限的內(nèi)存空間內(nèi),需要運(yùn)行操作系統(tǒng)、其他程序以及進(jìn)行內(nèi)存管理等,那么留給運(yùn)行模型的空間就會(huì)非常小。相比之下,Cortex-A320是64位處理器,在內(nèi)存方面能夠給到很好的支持。
第二,從內(nèi)存的分層管理角度,SRAM肯定是首選,但在需要更大內(nèi)存容量時(shí),DRAM的加入變得至關(guān)重要。然而,一般的Cortex-M系列上面所運(yùn)行的操作系統(tǒng)很難同時(shí)管理DRAM、SRAM,并優(yōu)化DRAM的時(shí)延。Cortex-A系列可以運(yùn)行比較豐富的操作系統(tǒng),這些操作系統(tǒng)本身其實(shí)就可以幫助完成這一任務(wù),并且能夠更快地推動(dòng)產(chǎn)品上市。
第三,從生態(tài)角度,Arm的Cortex-A處理器系列的產(chǎn)品生態(tài)更加豐富。舉例來(lái)說(shuō),對(duì)于Android生態(tài)中的數(shù)百萬(wàn)個(gè)應(yīng)用程序,借助Cortex-A的生態(tài),這些應(yīng)用都可以無(wú)縫地移植到超高能效的設(shè)備上。
Arm對(duì)于產(chǎn)業(yè)熱點(diǎn)及趨勢(shì)的解析
熱點(diǎn)之一:DeepSeek
DeepSeek是最近一段時(shí)間的熱點(diǎn),很多邊緣芯片和設(shè)備廠商都紛紛宣布支持接入DeepSeek。
馬健就此表示,DeepSeek在減小模型尺寸、增加模型效率方面帶來(lái)了創(chuàng)新。DeepSeek-R1最小可做到1.5B的體量,可以讓邊緣設(shè)備游刃有余地部署這些模型。DeepSeek降低了計(jì)算成本,并為更多邊緣AI應(yīng)用提供了重要機(jī)會(huì)。對(duì)于深耕計(jì)算領(lǐng)域的Arm而言,這代表了創(chuàng)新的速度正在加快,尤其是推理工具的創(chuàng)新速度,這也展現(xiàn)出了行業(yè)對(duì)計(jì)算性能和能效日益增長(zhǎng)的需求。
熱點(diǎn)之二:智能眼鏡
近來(lái)非常火熱的智能眼鏡正成為快速發(fā)展的新興市場(chǎng),而Arm技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于智能眼鏡等智能可穿戴設(shè)備,比如市場(chǎng)上頗受矚目的Meta Ray-Ban AR智能眼鏡,其搭載的正是Arm CPU。
因智能眼鏡體積小巧、重量輕盈,并且需要直接佩戴在面部,智能眼鏡對(duì)功耗及散熱有著極為嚴(yán)苛的要求。一旦散熱效果不理想,使用者在佩戴過(guò)程中便極易產(chǎn)生不適之感,嚴(yán)重影響產(chǎn)品體驗(yàn)。
談及智能眼鏡這一熱門(mén)應(yīng)用,馬健表示,Arm Cortex-A320在性能和功耗上有著卓越表現(xiàn)。相較于之前的Cortex-A CPU,Cortex-A320在能效方面有大幅提升。相信Cortex-A320搭配Ethos-U85的這一組合對(duì)于智能眼鏡來(lái)說(shuō)會(huì)是一個(gè)很好的解決方案。
熱點(diǎn)之三:邊緣側(cè)訓(xùn)練
當(dāng)被問(wèn)及AI在邊緣側(cè)是否也有訓(xùn)練需求時(shí),馬健認(rèn)為,有些場(chǎng)景是需要在邊緣進(jìn)行一些重訓(xùn)練的,尤其是在智能制造領(lǐng)域,鑒于數(shù)據(jù)隱私和安全的考量,很多廠商不愿將生產(chǎn)數(shù)據(jù)上傳至云端。因此,當(dāng)面臨新數(shù)據(jù)或新零件質(zhì)檢時(shí),若需對(duì)模型進(jìn)行更新或微調(diào),這些工廠更傾向于在邊緣側(cè)或終端側(cè)進(jìn)行操作。如果計(jì)算量比較小,比如只有幾個(gè)新的樣本,可以對(duì)模型做一些后訓(xùn)練微調(diào),這完全可以在Cortex-A320搭配Ethos-U85的邊緣AI計(jì)算平臺(tái)上進(jìn)行。但如果本地收集數(shù)據(jù)量比較多,就可能需要部署在邊緣的AI服務(wù)器進(jìn)行重訓(xùn)練。
熱點(diǎn)之四:場(chǎng)景碎片化
此外,這幾年很多企業(yè)都會(huì)談到“邊緣AI場(chǎng)景碎片化”。對(duì)此,馬健認(rèn)為這是一個(gè)悖論。她表示,像數(shù)據(jù)中心這類(lèi)場(chǎng)景,各企業(yè)用的計(jì)算平臺(tái)都非常類(lèi)似,即使是有不同的數(shù)據(jù)中心加速器,所實(shí)現(xiàn)的功能也大都相近。而邊緣側(cè)應(yīng)用種類(lèi)繁多,很難通過(guò)一種選擇滿足各類(lèi)需求,針對(duì)性能、功耗的組合也更加多樣化,但這并不意味著我們不能通過(guò)某種方式來(lái)提供一定程度的統(tǒng)一性和靈活性,Arm邊緣AI計(jì)算平臺(tái)就是一個(gè)很好的范例,用IP異構(gòu)的方式構(gòu)建平臺(tái)解決方案,給邊緣側(cè)的合作伙伴提供更優(yōu)的性能和更大的靈活性。
供稿:電子工程世界
本文鏈接:http://www.isshing.com/content.aspx?url=rew&id=6013
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