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环球网：AI性能最高提升480倍！ARM着急了？

昨天 ， ARM发布了两款全新的IP ， 一款是已经非常成功的ARM Cortex-M家族的新成员Cortex-M55 ， 另一款是去年底新发布的Ethos系列的新产品 ， 也是首款针对Cortex-M平台的微神经网络处理器(microNPU)——Ethos-U55 。 如果将这两个最新的IP结合 ， 机器学习（ML）性能最高可以提高480倍 。
两款新产品AI性能的大幅度提升 ， 是ARM在AIoT市场竞争的强大武器 。 但是 ， 也反映出了ARM在这一市场的焦虑 。
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【 图片来源：techviral 】
强攻AIoT市场
从两款新产品说起 ， 新增的Cortex-M55是ARM AI性能最强大的Cortex-M处理器 。 有多强大？与前几代的Cortex-M处理器相比 ， Cortex-M55的ML性能最高可提升15倍 ， DSP性能也可提升5倍 ， 且具备更佳的能耗比 。 同时 ， Cortex-M55也是首款基于ARMv8.1-M架构、内建ARM Helium向量处理技术的处理器 ， 大幅提升DSP与ML的性能还更省电 。
另外 ， 开发者还可以使用Cortex-M处理器的全新功能 ， 也就是去年十月发布的ARM Custom Instructions (ARM自定义指令集) ， 延伸处理器的能力 ， 对特定工作负载进行优化 。
也就是说 ， 全新的Cortex-M55不仅AI性能更强 ， 能耗比更佳 ， 还有了更强的灵活性 。
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另外一款新品Ethos-U55的AI性能更加强大 ， 是Cortex-M55的32倍 ， 还有32-256个可配置的MAC 。 ARM推出这款专用的微神经处理器的目的是借助其高度的可配置性 ， 加速空间受限的嵌入式与物联网设备的ML推理能力 。
这还不够 ， 如果将Cortex-M55与Ethos-U55搭配 ， 结合后的产品ML性能最高可提升480倍 。
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当然 ， 不要被480倍的巨大提升吓到 ， 因为这个性能的提升是在一个比较低的ML性能的基础上实现的提升 。 用下面的图来直观解释AI性能提升后适用的场景 。
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Cortex-M55的AI性能可以应用在像异常检测和对象检测的应用中 ， Cortex-M55与Ethos-U55搭配则可以应用在对AI性能要求更高的手势检测、生物识别、语音识别的应用中 ， 但两者搭配的AI性能又低于Cortex-A CPU、Mali GPU、Ethos-N NPU才能满足的对象分类、实时识应用的需求 。
这样 ， 我们就能非常清晰的了解Cortex-M55以及Ethos-U55的意义 。
Cortex-M是业界非常成功的微控制器处理器 ， 基于Cortex-M的芯片全球已经出货超过500亿片 ， 广泛应用于各种各样的嵌入式设备当中 。 但是Cortex-M只能够满足振动检测、传感融合、关键字检测这些简单的AI功能 ， 随着万物皆AI时代的到来 ， 需要Cortex-M、Ethos-U55以及两者的组合的性能去满足更多AIoT应用的需求 。
也就是说 ， 已有的Cortex-M、Cortex-M55、Ethos-U55以及Cortex-M所有产品与Ethos-U55的组合更全面的AI性能 ， 提升了ARM在终端AI上的吸引力 ， 再加上Cortex-M的ARM Custom Instructions的新功能 ， 能够更好地满足市场规模庞大但碎片化的AIoT市场 。
ARM在AIoT市场的内外焦虑
从Cortex-M 到Ethos-N ， ARM本应该为其拥有的AI产品感到自信 ， 但市场的竞争似乎并不容许ARM为此满足 。 实际上 ， ARM在2018年2月公布了Project Trillium 的机器学习计划 ， 并且预计在2019年第一季度发布首款ML处理器 。 但ARM直到2019年5月份才发布首款ML处理器 ， 10月份才公布ML系列产品的名称Ethos 。
ARM ML事业群商业与营销副总裁Dennis Laudick去年接受雷锋网专访时对于产品发布有所延迟这样解释 ， 发布推迟有很多原因 ， 产品开发是主要的问题 。 ML处理器开发的过程中面临很多挑战 ， 其中一个很大的挑战就是数据移动处理不好就会消耗大量的电 ， 另一个大的挑战就是如何权衡效率和灵活性 。


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