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Arm 发布低功耗嵌入式 AI 处理器:Cortex-M52

2023-11-21
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为了将 AI 功能带入更多应用,Arm 今天发布了Arm Cortex-M52 处理器。新的 Cortex CPU 内核配备了一些熟悉的附加功能,例如 DSP 支持和 ML 加速,并通过为设计人员提供低成本和高效率的 ML 处理选项,完善了 Arm 处理器的 Cortex-M 系列。

Arm Cortex-M52 包含许多用于 AI/ML 开发的功能,同时保持低功耗和高效率,使其成为嵌入式应用的候选者。

随着设计人员开始将人工智能融入更多应用中,一个常见的难题是在设备的尺寸、功耗和成本与支持最简单的机器学习模型所需的性能之间进行平衡。因此,Cortex-M52 的目标应用是除了纯粹性能之外,成本和效率也是关键指标的应用。

扩展人工智能的应用

尽管人们在听到“人工智能”后通常会想到 GPT-4 等大型人工智能模型,但人工智能/机器学习模型的存在和影响远远超出了强大的生成式人工智能。事实上,人工智能已经发现自己在中端应用中具有相当大的影响力。在讨论人工智能目前的应用程度时,威廉姆森表示:“许多人只是没有意识到人工智能已经在嵌入式设备中部署了多少,而且它正在为我们的家庭、城市和行业的各种应用带来影响。”

然而,尽管人工智能模型用途广泛,但它们本质上需要大量的计算和信号处理,并且通常通过 NPU 等额外的芯片进行增强。因此,在优先考虑成本或尺寸的应用中,笨重的人工智能处理器可能不可行。


在预测性维护工作负载示例中,Cortex-M52 能够满足所有信号调节需求,使设计人员能够简化嵌入式 AI/ML 开发流程。

Arm 希望通过其最新的 Cortex 处理器来解决这些类型的设备问题。Cortex-M52 在 AI/ML 性能与尺寸、成本和面积之间取得了谨慎的平衡,使设计人员能够在一系列新应用中使用该处理器,而这在以前使用当前一代处理器是不可能实现的。

性能提升

Cortex-M52 包含一些与前几代和当前 Cortex-M 系列成员不同的功能。也就是说,它的尺寸、功耗和成本的减小使其能够针对不需要太多计算能力的高效应用。

与前几代 Cortex相比,Cortex-M52 的 ML 性能提高了 5.6 倍,DSP 性能提高了 2.7 倍,使设计人员在开发支持 ML 的应用程序时能够获得相当大的升级。此外,Cortex-M52还包括Arm的Helium、PACBTI和TrustZone技术,所有这些技术也可以在顶级的Cortex-M85中找到。

凭借 Helium 技术,Cortex-M52 比其前身 Cortex-M33 改进了 DSP 和 ML 处理。借助 Cortex-M52,您不仅可以获得比 Cortex-M33 更高的性能提升,还可以获得改进的缩放器性能和能源效率,以推动人工智能驱动的创新进入新应用。

由于安全性仍然至关重要,Cortex-M52 为 Armv8.1-M 架构实现了最新的安全扩展。包括 PACBTI(指针身份验证和分支目标识别),它与 TrustZone 相结合,提供增强的软件威胁缓解功能。Cortex-M52 还将加速 PSA 认证 2 级芯片的发展,从而支持下一代 PSA 认证设备。

Cortex-M52 配有全面的软件套件,使设计人员能够放弃多种环境,转而采用用于嵌入式代码、DSP 和 AI/ML 编程的单一开发工具链。这不仅改善了开发体验,而且由于统一的开发工具,整体上还缩短了上市时间。

与前几代 Arm 处理器相比,Cortex-M52 支持更高的 DSP 和 ML 性能,同时与 Cortex-M55 相比,其芯片面积更小。

改进的 ML 性能与芯片面积减少 23% 相结合,可以大大提高设计人员将 AI 融入更多设备的能力。

Cortex M 52 对于消除 ML 采用障碍、实现在最小设备上的部署、让每个人都能接触到 AI、实现大规模创新以及确保开发人员继续利用广泛且经过验证的软件工具至关重要。

非常适合嵌入式人工智能

总而言之,新的 Cortex-M52 可能是将 AI 功能引入低功耗或嵌入式应用的一大进步。这最终可以实现更高的性能,并为低功耗、高效率应用带来独特的范式转变。就 Arm 而言,他们认为预测性维护、工业控制和传感器融合等应用都将受益于 AI/ML 模型的数据处理性能。

Cortex-M52 适用于高效应用,设计人员可以利用简单的 AI 模型来提高性能,同时保持严格的要求。

在总结新的 Arm 芯片如何使设计人员受益时,Arm 高级副总裁兼 IoT 业务线总经理Paul Williamson表示:“我们正在将人工智能引入最小的设备中,我们相信,随着我们继续构建人工智能驱动的未来,这将使行业能够进一步扩展物联网设备部署在ARM上。 虽然 Cortex-M52 可能是让人工智能完全普及的第一步,但这是一个好兆头,表明我们可能很快就会将智能融入所有新应用中。”


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