10月23日，在北京召开的2019 arm技术峰会上，arm正式发布了全新的ethos-n77/n57/n37系列npu ip，进一步加码人工智能（ai）计算。
与此同时，arm还推出了针对主流移动游戏市场的高能效的mali g57 gpu和针对主流及入门级市场的单位面积最高效的mali-d37 dpu。
armv8及后续架构将不受限制的继续支持中国合作伙伴！
今年9月25日，arm中国在深圳召开媒体沟通会，针对此前外界盛传的“arm断供华为”一事，arm表示与华为仍是合作伙伴，armv8及后续指令集可继续授权！
10月23日，在2019 arm技术峰会北京站上，arm董事长兼ceo吴雄昂在开场致辞当中再度重申，经过法务严谨的调查及相关调整，目前无论是armv8，还是后续的架构都是源自英国的技术，将可不受限制的继续支持中国的合作伙伴！
此外，吴雄昂还指出，arm在中国的合作伙伴已经超过200家，中国合作伙伴出货的基于arm架构的芯片已超过了160亿颗，国产soc芯片95%都是基于arm架构的。
吴雄昂强调，arm是唯一非源于美国的主流计算架构。arm中国承接arm在中国的业务和技术，在arm标准之下自主创新、赋能产能，把中国工程师能力调动起来打造知识产权。这些知识产权将不只是提供给中国产业，还要通过统一标准面向全球。
加码ai计算，arm发布ethos系列npu ip
根据arm及研究机构的预计，到 2028 年，移动设备的数量将从现在的17亿台增长到 22 亿台，智能的ip camera将由现在的1.6亿台增长到13亿台。在终端侧具有人工智能的设备将会由现在的3亿台增长到32亿台。足见人工智能市场增长之迅速。
而随着ai技术的兴起和广泛应用，ai对于芯片的算力也提出了更高的要求。作为全球最大的处理器ip供应商，arm的cortex cpu和mali gpu在以智能手机为代表的移动终端市场占据了极大的市场份额，但是在ai计算领域，arm此前一直都是依托于其cortex cpu、mali gpu及相关软件开发工具来提升其ai计算的能力。
但是，传统的cpu、gpu核心并不是ai计算的最佳载体。因此越来越多的芯片厂商开始推出了ai专用芯片，或者在soc当中加入ai计算专用的npu内核。
比如华为2017年就率先推出了集成npu内核的麒麟970处理器，同时苹果推出的a11处理器也首次集成了npu内核。此后，高通、联发科、三星、展锐等手机芯片厂商也纷纷开始在soc当中集成自己的npu内核。
在此趋势之下，为了应对市场对于ai内核的需求，arm在2018年年初也公布了针对ai的project trillium项目，其中就包括了全新的机器学习处理器ip、目标检测处理器ip和神经网络软件库。经过了近两年的时间，现在project trillium项目的成果也开始正式产品化。
▲arm市场营销副总裁ian smythe
今天，arm市场营销副总裁ian smythe在arm技术峰会上正式发布了全新的ethos系列npu ip，包括针对高端市场的ethos-n77、针对主流市场的ethos-n57和低端市场的ethos-n37。
ethos-n77实际上就是arm去年公布的project trillium项目中的那款机器学习处理器ip，其内部集成了可配置的1-4mb的sram，在1ghz主频下，7nm工艺下，可以提供最高4 tops的ai算力，每瓦性能高达5 top。另外，之前proj
m项目公布的数据显示，ethos-n77的单位面积算力为4.6 tops/mm?（最新发布的可能有进一步提升）。
那么ethos-n77的这个性能在市场上处于什么水平呢？
根据资料显示，华为麒麟970 npu是基于寒武纪1a ip，算力是1.92tops。而苹果a11的npu算力仅为 tops，a12的npu性能为5tops。而根据此前高通骁龙855发布之时的数据显示，其整体（包括cpu+gpu+dsp等）的ai算力（超过7 tops）是华为麒麟980的两倍，照此估算的话，0.6麒麟980的npu性能大概在3.5 tops左右。
另外据了解，华为麒麟980的npu是基于寒武纪ih8，是针对低功耗场景视觉领域的npu内核ip，而寒武纪ih8有 4 种可选的配置1t、2t、4t、8t ops@1ghz，麒麟980应该是4tops的版本。而麒麟990系列的npu并未公布具体的ops数据，不过其采用了全新的达芬奇架构以及两个大核＋一个小核的配置，性能应该更强。
在单位面积的算力方面，根据芯智讯此前的估算，麒麟970的npu的单位面积性能大概是1.48 tops/mm2，而麒麟980和990没有相应数据可以参考。而根据techinsights的拆解，苹果a12的npu内核的面积为5.79mm2，也就是说苹果a12的npu的单位面积算力约为0.86tops/mm2。
在每瓦算力方面，华为公布的资料显示，麒麟810的每瓦算力可以达到6tops。苹果的npu未有相应数据。寒武纪新的npu内核1m在7nm下每瓦性能为5tops。
从上面的数据对比来看，ethos-n77的ai性能与苹果a12和麒麟980的npu相当，相比麒麟990系列的npu性能可能要弱一些。在单位面积算力方面，远高于苹果a12和麒麟970的npu。在每瓦算力方面，也是远高于苹果a12的npu，略低于麒麟810。
综合来看，arm ethos-n77各方面都还是比较出色的，达到了目前旗舰级npu的水准。
需要指出的是，4 tops的性能是单个ethos-n77核心在1ghz主频下的性能，如果配置双核的话，那么性能无疑将进一步提升，当然功耗和面积会进一步提升。
arm此前就表示，ethos系列ip是具有高可扩展性、兼容性和可编程的，可以提供计算性能最低从2 gops到超过70 tops的产品。
另外，arm还推出了针对主流市场的ethos-n57，内置了512kb sram，在1ghz主频下，算力最高可达2tops；而针对低端市场的ethos-n37，是为了提供面积最小的ml推论处理器(小于1mm?)而设计，其同样也内置了512kb sram，在1ghz主频下，算力可达1tops。
arm表示，ethos-n57和ethos-n37针对int8与int16数据类型的支持性进行了优化，通过如创新的winograd技术的落地，使性能比同类npu提升超过200%，并且配备了先进的数据管理技术，以减少数据的移动与相关的耗电，在ml在性能与成本、面积、带宽与电池寿命之间达成了比较好的平衡。
据芯智讯了解，除了移动市场之外，arm的ethos系列ip未来也将会开始进入物联网、工业、汽车、网络以及服务器市场。
开源的ai开发框架arm nn
我们都知道，此前高通骁龙845/855系列都并未内置专门的npu内核，但是其仍然提供了较高的ai能力，而这一切得益于其神经网络引擎neural processing engine的助力。即采用更为弹性的异构的机器学习架构，在通用平台内做内核优化，使得ai计算合理的分布在cpu、gpu、dsp等每个单元上，从而可以针对不同移动终端提供弹性调用各个处理单元来进行ai计算。
而arm此次在发布ethos系列npu ip的同时，也推出了开源ai开发框架arm nn，强化异构的ai计算，进一步提升整体的ai性能。
据介绍，arm nn是属于偏底层的架构，而且在其基础之上，可以支持其他的更高层级第三方的nn框架，并提供完整工具链，可实现在ai计算上对于arm cpu/gpu/npu内核的合理调用，实现更高效的异构的ai计算。
arm表示，由于不同的soc对于ai的加速方法是不一样的，因此第三方应用及开发者要用到片上系统的加速能力是比较困难的。而开源的arm nn的推出，将降低开发者调用arm内核的难度，进一步提升开发人员的体验。
此外，为了推进基于arm nn的内容创建和开发，arm还与unity（unity最目前主要的3d引擎，50%的3d游戏，75%的vr内容都是基于unity引擎开发）达成合作，进一步优化unity引擎，使得基于unity的开发者能够更容易的访问和更高效的利用arm的内核，在arm cpu/gpu/npu之间获得更好的性能。可以实现一次开发，即可获得arm全系列的内核的支持（即可支持众多基于arm不同类型的内核的soc），无需再重新编译。
mali g57 gpu：为主流市场带来智能与沉浸式体验
今年6月，arm针对高端市场推出了首款基于全新valhall架构的gpu——mali-g77。今天，arm针对游戏市场推出了第二款基于valhall架构的高性能、高能效的gpu内核——mali-g57。（vahall架构进一步提升了并行执行的能力，同时在代码上也做了尽量的简化，从编译角度来讲也更加友好。）
据介绍，mali-g57的性能相比上一代的mali-g52在能效上提升了30%，性能密度提升了30%，机器学习性能提升了60%。并且mali-g57还加入了针对虚拟现实(vr)提供注视点渲染支持，再加上机器学习性能的提升，可以支持更复杂的xr实境应用。而且，mali-g57还支持1-6个核心的配置，可以满足不同市场定位的智能手机的需求。
arm表示，mali-g57可以将优质的智能与沉浸式体验带到主流市场，包括高保真游戏、媲美电玩主机的移动设备图型效果、dtv的4k/8k用户接口，以及更为复杂的虚拟现实和增强现实的负荷。
mali-d37：arm单位面积效率最高的dpu
在今天的技术论坛上，arm还推出了目前单位面积最高效的显示处理器mali-d37。
据介绍，mali-d37是arm第一个面向主流市场的基于komeda架构dpu，拥有极高的单位面积效率，在支持全高清（full hd）与2k分辨率的组态下，16nm制程的面积将小于1mm?。
在性能方面，mali-d37保留了高阶的mali-d71关键的显示功能，包括与assertive display 5结合使用后，可混合显示高动态对比(hdr)与标准动态对比(sdr)的合成内容。另外，mali-d37其通过将部分gpu核心显示的工作负载卸载到mali-d37来工作，以减少gpu的工作以及对于内存的访问，使得系统的功耗可以降低30%。
arm表示，mali-d37可以支持入门级智能手机、平板电脑等成本较低的设备，获得2k级别的视觉效果与性能支持。
arm的通用型npu能否获得成功？
从目前的市场趋势来看，ai芯片正越来越向专用化的方向发展，越来越多的算法厂商也都纷纷基于自身的算法推出了自己的ai芯片。同样，正如前面我们所提到的，目前华为、苹果、高通、三星、展锐等众多的手机芯片厂商也都有推出自己的npu内核。那么arm的“通用型”的ethos npu ip真的有市场吗？
对此，arm市场营销副总裁ian smythe表示，arm的ethos npu ip并不是孤立存在的，其主要的优势在于，在其本身提供出色的ai性能的同时，可以更好与arm的cpu、gpu进行协同，以实现异构的ai计算，从而进一步提升整个系统层级的ai性能、降低功耗。而且，目前ai市场还是在初期，很多的ai算法仍在快速迭代，选择“通用型”的npu是比较安全的做法。
在采访当中，ian smythe向芯智讯确认，arm的ethos npu ip也可被集成于比如risc-v等其他架构的soc当中，但是ian smythe也强调，这样并不能发挥出ethos npu与其它非arm cpu/gpu在ai计算上的协同优势。
另外，arm的ethos npu ip还实现了对于高中低阶的全面覆盖，但是目前众多的芯片厂商主要还是在其高端soc当中集成了npu，而随着ai计算向边缘侧部署的趋势，未来市场对于npu的需求也将会越来越大。ethos npu ip的推出，将可帮助芯片设计厂商更简单、更低成本的获得不同档位的npu内核的支持。
另一方面，目前的android应用生态基本都是基于arm架构的处理器，因此，如果采用arm的ethos npu ip，结合开源的arm nn框架，应用开发者将可以更简单、高效的调用arm的cpu/gpu/npu内核，可以为用户带来更为出色的ai体验。而且，可以实现一次开发，即可获得arm全系列的内核的支持（这也意味着，可支持众多基于arm不同类型的内核的soc），无需再重新编译。而对于其他的芯片厂商的npu来说，开发者要想实现灵活高效的调用npu，充分发挥其ai性能，则需要针对性的进行优化，而且还需要其提供相应的权限和工具。即便是开发者开发应用实现对于a厂商的npu调用，同样的应用要想实现对于b厂商npu的调用，可能需要重新进行编译。显然，对于应用开发者来说，arm的npu所具备的生态优势无疑是其他厂商所无法比拟的。
最后，ian smythe强调，arm对于ai性能的提升是多维度的，一方面会持续推出更高性能的npu ip，同时也在不断提升arm cpu/gpu的ai性能。
值得一提的是，ian smythe在演讲当中透露，arm在下下一代的大核架构matterhorn当中，加入matrix multiple(matmul)，令其ml（机器学习）性能与前代cpu相比提升一倍。
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