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『用例』从芯片设计入手，ARM 为 AR/VR 发布『全面计算』SoC 解决方案( 二 )


3.将机器学习推向新的水平
TotalCompute（全面计算）能够通过机器学习(ML)推动性能 。 CortexCPU产品的ML性能正逐年提高 。 但要通过TotalCompute（全面计算）实现一系列的数字沉浸式用例和体验 ， 我们需要将ML性能推向更高的水平 。 在2019年的TechCon上 ， Arm谈到了团队将如何把MatrixMultiply（MatMul）加入至代号为"Matterhorn"的下一代CPU之中 。 这能够有效地使ML性能翻一番 ， 并代表着一个重大的飞跃 ， 有助于实现一系列基于AI的新用例和体验 。

『用例』从芯片设计入手，ARM 为 AR/VR 发布『全面计算』SoC 解决方案
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然而 ， 这种ML性能提升的不仅仅局限于CPU 。 Arm正在投资于所有计算领域的ML性能提升 。 最新的Mali-G77和Mali-G57都提供了显著的ML性能提升 。 这两种GPU通过60%的性能密度提升来为移动设备提供了更快执行ML任务的能力 。 最新的Ethos-N77和MEthos-N57同样提供了ML性能和效率方面的优化 ， 可以在整个生态系统中解锁AI 。 例如 ， Ethos-N77可提供高达4个TOPS的性能 ， 然后在多处理器部署中扩展到100个TOPS 。
我们同时不能忘记ArmNN 。 这个通用API可以在所有ArmIP中最大限度地提高ML性能 。 Arm的性能分析显示 ， ArmNNN能够在短短六个月内将性能提升9.2倍 。 这种提升是在BigCortex-ACPU、LittleCortex-ACPU和MaliGPU中实现 。 这种在所有计算领域中持续改进ML的承诺非常适合未来的TotalCompute（全面计算）解决方案 。
4.赋能5G
TotalCompute（全面计算）对计算性能提升的驱动将得到5G浪潮的支持 。 5G有望成为整个移动生态系统的变革性技术 。 它提供了远高于4G的网络速度和延迟 。 这在网络方面是巨大的进步 ， 可实现新的用例和体验 ， 并掀起新一轮的数字沉浸式浪潮 。 同时 ， 现有应用、用例和体验的进步使得用户体验变得更快捷、更沉浸、更方便 。 但面临的挑战是 ， 5G促使设备捕获更多的数据和信息 ， 这使得已经十分复杂的计算密集型工作负载带来额外的压力 。 5G的高数据和性能要求使得未来的设计更需要TotalCompute（全面计算）解决方案 。

『用例』从芯片设计入手，ARM 为 AR/VR 发布『全面计算』SoC 解决方案
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5.全面的系统视角
TotalCompute（全面计算）是一种系统级别的设计方法 ， 它将带来下一波数字沉浸式设计 ， 加速计算性能 ， 帮助实现未来所有令人兴奋的用例和体验 。 对于用户来说 ， 这意味着完全围绕着其需求定制出更丰富、更快速、更方便、更沉浸和更智能的体验 。
Arm表示："我们致力于提高所有计算域的性能 ， 向开发者提供为移动生态系统设计更多沉浸式应用的能力 。 然而 ， 如何在整个系统中进行编程是一个挑战 。 TotalCompute（全面计算）的第二大支柱将解决这一难题：开发者访问 。 在下一篇博文中 ， Arm将介绍如何解决开发者访问 ， 并促进开发者能够在TotalCompute（全面计算）系统释放所有性能 。
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