Arm在臺舉辦科技論壇揭露更多AI產品佈局

Arm周三在臺北舉辦科技論壇，介紹了10月下旬才剛發表的GPU Mali-G57與DPU Mali-D37，還有兩款NPU機器學習推論處理器Ethos-N37與N57，同時也揭露了Arm對AI的產品策略佈局。

Arm去年便推出了ML處理器及專門偵測物體的OD處理器，後來將ML處理器更名為Ethos-N77，10月下旬發表了GPU Mali-G57與DPU Mali-D37，同臺登場的還有兩款Ethos NPU處理器，Ethos-N57與N37，相較於N77鎖定的高階市場，N57與N37要將機器學習帶到主流及低階市場。

其中Mali-G57是第一個valhall架構主流繪圖處理器，在能源效益提升30%，效能也提高30%，G57也針對int 8的資料類型最佳化，和前代的G52相比，其機器學習效能提高60%。

至於專門用於機器學習的Ethos NPU處理器，現在已有N77、N57及N37三款產品，對應不同的市場需求，其中N77訴求能提供最好的效能，N57則定位於最佳的效能及成本，N37則對成本較敏感的需求所推出。

這三款NPU處理器均為1GHz時脈，Ethos-N77提供4TOPS效能，每瓦達到5TOPS，內建1到4MB的內部SRAM，N57為2TOPS，N37則是1TOPS，N57與N37均內建512KB SRAM。

Ethos-N37、N57及N77有各自的市場定位，N37適用於入門款手機、DTV數位電視與智慧攝影機，N57適合主流級手機及智慧家庭閘道器，N77則適合旗艦級手機、需要電腦運算的影像處理、AR/VR。

讓各種裝置、從高階到低階都具備機器學習能力

Arm機器學習事業群商業與行銷副總裁Dennis Laudick指出，Arm在機器學習的產品策略，是提供客戶多樣化的選擇，由客戶自己衡量利益選擇合適的產品。Arm的所有處理器都可以用於機器學習，但不同處理器的效能及成本有差異，由客戶衡量自身的需求。

Arm相信未來AI將可以跑在不同的裝置上，因此不僅是NPU，Arm在CPU、GPU產品上也強化了機器學習處理能力。

按Arm的規劃（下圖，Arm提供），Cortex系列CPU適用於關鍵字偵測、模式訓練，而Mali GPU可做語音及影像辨識，挑戰性更高的影像強化、影片強化解析度則適合Ethos NPU處理器，機器學習工作負載的比重增加，愈適合Ethos NPU處理器。

Arm也透過優化軟體開發工具，如可搭配Arm的CPU、GPU及NPU的神經網路軟體開發套件Arm NN，提供好的開發工具，將讓開發人員能夠更快打造系統，進行優化、除錯及部署，加速產品的上市。

Dennis表示，市場的發展趨勢將會要求所有的裝置都具備機器學習的能力，Arm的目標是滿足不同市場需求，將好的產品帶來到市場。不只是NPU處理器，Cortex A、M系列其他處理器，也逐漸提升機器學習處理能力，Arm的策略是提供客戶足夠的彈性，包含解決方案及優化的軟體開發工具，協助他們將機器學習應用在高階到低階的裝置上。

Arm：客製化指令集賦予客戶更多彈性

至於日前推出Arm客製化指令集（Arm Custom Instructions），在Cortex-M33 CPU上，保留編碼空間，允許客戶客製化，被視為Arm抗衡開源RISC-V指令集架構的舉動。

Arm在論壇中媒體訪問裡補充說明，Arm的成功來自於客戶的成功，推出客製化指令集，目的是回應客戶對彈性客製化的需求，例如將安全功能或是演算法設計於硬體，Arm未來將會持續推動。

談到和RISC-V的競爭，Arm認為RISC-V只是指令集，並沒有包含晶片設計及生產製造上的其他成本，而Arm則重視整個生態系及提供支援。言下之意，Arm強調自身在晶片設計、製造上已建立起龐大生態系及資源。