Arm发布2023全面计算解决方案,CPU和GPU性能双提升

5月30日消息(田小梦)随着移动数据使用量持续攀升、柔性显示屏和AR光学等新形式及元素以不同的方式进入大众视野、生成式AI及移动端大型语言模型将带来新动能,人们对移动设备的创新需求必将持续加速提升。

为满足定义未来计算的复杂需求,并确保数百万开发者能够轻松地在Arm架构的平台上无缝开发。5月29日,Arm宣布推出了2023全面计算解决方案(TCS23)。该方案提供了一整套针对特定工作负载而设计与优化的最新IP,可作为一个完整系统无缝地协同工作,从而满足日益增长的移动用户体验需求。

Arm高级副总裁兼终端事业部总经理 Chris Bergey介绍称,TCS23包含了基于全新第五代GPU架构、可实现终极视觉体验的全新Arm Immortalis GPU,助力 Arm面向下一代人工智能(AI)保持性能领先的全新Armv9 CPU 集群,以及可为数百万Arm开发者提供更易访问软件的全新增强技术。

Arm第五代GPU架构性能、能效皆提升15%

Arm今年推出的最新GPU产品采用了全新的第五代GPU架构,该架构是Arm迄今为止最高效的GPU架构,重新定义了部分图形管道,以优化内存带宽,从而让总体系统效率与功耗优化高达14%,使下一代游戏和实时 3D 应用成为可能,同时带来更顺畅、并与 PC 端和游戏主机媲美的游戏体验。

延迟顶点着色(Deferred Vertex Shading, DVS)是第五代 GPU 架构新引入的图形功能,可重新定义数据流,有助于合作伙伴扩展核心数量,达到更高的性能水平。DVS 的优势已经在包括《原神》和《堡垒之夜》等许多流行游戏中得到体现。

此次推出的首款基于第五代架构GPU——Immortalis-G720,则专为旗舰智能手机而设计。它与上一代产品相比,其性能和能效分别提高了15%,系统级效率更跃升了40%,从而带来更高质量的图形渲染,实现更身临其境的视觉感受。

同时,Arm 也推出新的Arm Mali-G720 和 Mali-G620,旨在将高端移动图形功能快速地推向更广大的消费终端市场。

CPU集群仅支持64位指令集

当然在Arm全面计算解决方案中,不仅有GPU也有CPU的升级。

Arm终端事业部产品管理总监Andy Craigen表示:“CPU和GPU产品从设计上来说就是绝佳配合的设计理念。在TCS23中,我们做了大量的投入,保证CPU、 GPU协同工作,以发挥最优化的系统级效率。事实上,单独一个GPU是没有办法去运转的,而是必须和CPU搭配联合进行工作。”

作为TCS23的一部分,全新的 Armv9 Cortex® CPU 计算集群在连续三年实现两位数性能增强的同时,效率也得到显著提升。

其中Cortex-X4作为旗舰产品,与Cortex-X3相比核心性能平均提高15%,并在相同频率下降低了40%功耗,核心面积仅增加10%。全新的大核处理器 Cortex-A720 和全新小核 Cortex-A520,与其上一代相比,双双在能效方面都提高了20%。Cortex-A720 是业界主流的 CPU IP,可提高持续性能,是新 CPU 集群的核心主力,而Cortex-A520 是高效性能核心。

在新一代CPU设计中,Arm在TSMC N3E制程工艺上顺利完成了业内首个Cortex-X4流片,进一步深化了双方长期合作的伙伴关系。这项合作同时确保了Arm生态系统已做好准备,能在流片完成后,充分发挥Arm处理器技术带来的功耗、性能、面积(PPA)优势。

Arm全新CPU集群提供了合作伙伴所需的性能与效率,其中,DSU-120专为满足要求苛刻的多线程使用场景而设计,支持从可穿戴设备到智能手机、笔记本电脑的众多设备,使新的CPU集群臻于完善。

值得一提的是,此次公布的CPU核心将仅支持64位指令集,不再兼容32位指令集。

Chris Bergey表示:“从32位向64位计算的过渡期是一个缓慢的过程,我们相信只有64位才是正确的方向。”同时,他强调称,仅支持64位不光保证了更高的性能,也进一步夯实了计算安全。在中国的顶级应用商店中,排名前3000位的应用都是100%的兼容64位。此外,Arm面向诸如物联网及更小型的计算平台的应用仍提供 32 位的支持。

小型模型在智能设备上应用而生

近日,Google I/O 大会重点强调,考虑把生成式AI引入到安卓生态系统;微软的 Build 开发者大会也谈到把生成式AI引入Windows 11,从而让Windows 的用户体验有进一步的提升。大厂的种种迹象表明,生成式AI和大型语言模型对终端设备而言,绝对是一个新兴领域。

“大型语言模型将塑造计算的未来,这意味着需要进一步提升AI方面的工作负载。”Chris Bergey说道,Arm确实看到云在创造大型语言模型方面持续发挥着巨大的推动作用。但另一方面,基于隐私保护和能效问题使得小型模型在设备上应用而生。

据介绍,始终站在技术前沿的Arm,通过其开源软件库不断提升 Arm IP 的机器学习功能,让开发者在处理人工智能和机器学习工作负载时能充分获益。Arm NN 和 Arm Compute Library 已在安卓平台上面向 Google应用开放,目前已拥有超一亿的日活用户,助力开发者优化运行在 Armv9 CPU 和 Arm GPU 的机器学习工作负载。

面向未来,Chris Bergey坦言道,Arm将继续推进对Arm NN和Arm Compute Library 的支持,以便为基于Arm架构、为Arm架构应用进行开发的移动开发者们,能够继续利用类似Chat GPT或大型语言模型的应用程序来开发他们的应用。

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