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【抱團打天下,意在:互惠互利、借力使力】
物聯網 (IoT) 一個極重要的特性是「應用掛帥」,既需深厚的專業知識做後盾,又需串聯周邊協力廠商。有些深諳此道的先驅廠商,積極建立嵌入式系統生態為後援,包括:開發和除錯工具、軟體和作業系統以及資訊安全,志在為 IoT 開發者提供晶片到雲端的安全「捷徑」,包括中段元件、裝置的雲端管理系統 (非終端大數據資料庫);期藉生態系一致的實作方式,協助開發、建置和管理安全連網裝置,加速大規模部署。
另三項攸關 IoT 推展順暢與否的關鍵是:不與夥伴爭利、在地化的需求和法規,以及設計之初就須考量到安全問題 (包括微控制器層次)。可喜的是,根據 IP 供應商的說法,MCU 市場雖由國際大廠相互爭輝,但由於 IoT 極重視特定應用,利基型新興台廠仍大有可為。此外,視訊影像需求已從被動觀賞進化到內容創造,需要更強大的編解碼能力與擴充性支撐——因終端應用對畫質要求不盡相同;而繪圖處理器 (GPU) 有往中階行動裝置滲透之勢,引爆時間點約在 2018 年。
延伸閱讀:
《ARM:凝聚社群力量共同把餅做大》
http://compotechasia.com/a/____/2016/1214/34266.html
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bifrost架構 在 新電子科技雜誌 Facebook 八卦
加快AI應用腳步 Arm新款Mali處理器齊發
http://www.mem.com.tw/arti.php?sn=1803090006
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bifrost架構 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 八卦
Arm 不認為處理器設計必須加入 AI,但在 5G 連網時代可能會是必需品
Posted on 2019/05/30
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【為什麼我們要挑選這篇文章】在今年的 COMPUTEX 上,全球 IP 矽智財授權領導廠商 Arm 推出了旗艦 IP 解決方案,包括 Arm Cortex-A77 CPU、Arm Mali-G77 GPU 以及 Arm 機器學習(ML)處理器,為 5G 時代飛速發展的人工智慧(AI)體驗做出準備。
AI、機器學習、AR/VR、5G、沉浸式的遊戲體驗都需要新的效能需求,而新的效能需求,則需要速度與效率,這意味著這些需求將帶來更複雜的運算。
關鍵問題是:在處理器設計上,導入 AI 運算是必然的作法嗎?(責任編輯:藍立晴)
作者:楊又肇
針對此次在 Computex 2019 展前活動揭曉的 Cortex-A77 CPU 設計,以及採用全新 Valhall 架構設計的 Mali-G77 GPU 設計,甚至也在處理器平台設計中納入對應人工智慧運算需求打造的 NPU 獨立運算元件配置建議,藉此說明因應 5G 連網時代更大運算需求,Arm 市場行銷副總裁 Ian Smythe 在接受訪談時,具體說明此次處理器平台設計規劃想法。
5G 使得運算應用模式產生大幅度改變
就 Ian Smythe 說明,由於 5G 網路帶來更高無線傳輸頻寬,同時也讓數據傳輸延遲降低,使得運算應用模式產生大幅度改變,進而讓終端裝置上的運算效能需求提昇,因此處理器效能確實有必要再次提昇。
同時,因為越來越多運算模式開始導入人工智慧技術應用,加上傳統 CPU+GPU 的運算模式已經越來越無法支撐更大量的運算需求,所以 Arm 在去年提出 Project Trillium 設計之後,此次也在新處理器平台建議導入 NPU 獨立運算元件設計,以利更快的運算效率加速表現。
傳統運算模式無法達成 5G 時代處理資料的理想效率
依照 Ian Smythe 的看法,傳統 CPU+GPU 的異構運算模式雖然也能對應機器學習,同時不少人工智慧運算基礎也是以此模式建構,但隨著 5G 網路時代必須處理資料量大幅增加趨勢,透過傳統運算模式顯然已經無法達成理想處理效率。
因此藉由 Arm ML 設計方案,搭配軟體框架提供不同形式的人工智慧運算模式,認為將可帶來更好的運算效率,並且讓裝置端可更快完成前期運算,並且配合雲端協同運算發揮更大執行效率。
在這樣的情況下,無論是 CPU、GPU,乃至於 NPU 運算元件方面,都有升級的必要性。
Cortex-A77 CPU、Mali-G77 GPU 效能提升
不過,此次宣布的 Cortex-A77 CPU 設計,大致上是以先前推出的 Cortex-A76 為基礎,並且透過加大快取、指令集最佳化等調整,在相同電功耗下可讓運算效能提昇 20%。但在 Mali-G77 GPU 方面則是從過去更新三個世代的 Bifrost 架構,更改為全新 Valhall 架構設計,藉此讓整體效能可提昇高達 40%,並且在渲染引擎、紋理處理流程,以及存取快取效率大幅提昇讓每瓦效能提昇約 30%。
Arm 為何針對 GPU 設計採用全新架構?
之所以在此次更新中針對 GPU 設計採用全新架構,Arm 方面也說明主因在於目前在行動裝置上的多媒體影音、高解析影像,以及複雜 3D 遊戲內容使用需求越來越多,加上包含擴增實境、虛擬實境等虛擬視覺應用逐漸普及,使得裝置端的效能需求大幅增長,因此認為先針對 GPU 效能提昇,將有助於推動更多應用表現,甚至可藉由 GPU 效能增加,讓機器學習、異構運算能以更高效率運作。
但確實 Arm 接下來也會針對 CPU 架構提出全新設計,例如去年已經針對伺服器到邊緣運算需求提出 Neoverse 系列處理器平台設計,其中採用 Ares 架構設計,預計在接下來針對行動裝置的 CPU 設計也會持續提出全新架構,讓處理器平台運算效能表現更高。
Arm:處理器平台並非必然要導入 AI 運算
而回到處理器平台設計是否必須考量人工智慧應用,依照 Arm 方面的看法認為並非必然要導入人工智慧運算模式,主要還是視實際運算需求、應用場景而定。
只是,在目前越來越多處理器平台宣傳不免要提到人工智慧運算效能的表現,以及更多採用全新運算模式推行趨勢之下,未來的處理器產品若少了人工智慧運算模式,或許就會在聲勢上少了點什麼。
但是從另一個角度來看,隨著 5G 網路發展,每個人手上的手機等裝置必須處理資訊量越來越多,處理器本身可對應人工智慧運算模式,藉此能以更快效率處理龐大數據內容,似乎也讓人工智慧技術應用設計成為必需品。
附圖:處理器示意圖,非文中所述處理器。圖片來源:Pxhere
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2019/05/30/arm-ai-5g/
bifrost架構 在 [2019 TGDF] Mali GPU 架構以及Mobile Studio 介紹(Owen Wu) 的八卦
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