智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 | 國仁
編輯 | 李水青
智東西11月29日報道，剛剛，Arm Tech Symposia年度技術大會北京場在海淀區舉辦，Arm多位高管對AI、機器學習、物聯網、基礎設施、汽車、終端、移動計算等當下產業熱點話題進行了深入探討。
今年Arm的年度技術大會回歸了線下，Arm中國區業務全球副總裁鄒挺率先登臺進行了開場演講，他提到在當下的AI時代，Arm的業務已經從傳統的智能手機拓展到云、物聯網等多個領域，對Arm來說，AI新浪潮帶來了更多機會。
▲Arm中國區業務全球副總裁鄒挺
Arm高級副總裁兼基礎設施事業部總經理Mohamed Awad提到，中國是Arm最大的市場之一，中國市場中合作伙伴出貨的芯片數量已經超過了300億片，前段時間的IPO給Arm注入了很多的活力，Arm要做計算平臺公司，而不僅僅是芯片IP。
從Awad的演講中我們能感受到，當下毫無疑問是AI的時代，而Arm的產品、技術、服務布局都在向AI靠攏，從移動設備、IoT、智能汽車到基礎設施，Arm的產品生態正在AI時代加速擴展。
一、從硬件、軟件到生態，Arm面對AI時代亮出了哪些“黑科技”？
在今天的會上，Arm高級副總裁兼基礎設施事業部總經理Mohamed Awad對Arm在AI時代的產品、技術布局進行了解讀。
Awad說，中國利用新技術創造新產品的速度是最快的，中國也有其他國家難以比擬的市場。技術變化的速度越來越快，Arm與中國的合作必然會更加緊密。
他提到，中國是Arm最大的市場之一，每天有1500萬個基于Arm技術的芯片出貨，中國市場中合作伙伴出貨的芯片數量已經超過了300億片，Arm在中國的開發者數量也超過了400萬。
這次Awad特別提到了前不久Arm的IPO，他說，IPO給Arm注入了很多的活力，Arm想做的是計算平臺公司，而不僅僅是芯片IP。
Arm的Neoverse、Corstone、SOAFEE等產品和服務都是向著這個目標去做的。目前，Arm聚焦的領域包括移動設備、IoT、自動駕駛、基礎設施等，Arm計算平臺最核心的優勢主要在于計算性能及能效、加速技術創新商業化落地以及全球最大的開發者生態。
演講中，Awad重點談及了他對于AI技術發展的一些看法。生成式AI的快速發展對Arm究竟意味著什么？這是很多人都在問的。在他看來，在AI的發展過程中，計算、性能、軟件這三個要素非常關鍵。
在計算方面，工業、智能家居、零售、智能城市建設等場景中的各類需求都對計算提出了新的挑戰，設備之間如何通過高效協同來完成任務是當下技術迭代的重要方向之一。
在計算微架構層面的技術創新一直是Arm強項，Awad提到，Arm對產品在嵌入式設備低功耗機器學習方面的能力進行了重點優化，從Cortex-M52、M55、M85到Cortex-M，從Corstone-300到Corstone-1000。
Awad提到，在生態建設方面，標準、軟件、工具的完善都需要他們與行業伙伴的合作，并非他們一家可以完成的。
會上，Awad重點提及了Arm在智能手機領域的布局。
今天，各類個人智能設備的計算能力越來越強，尤其是智能手機，其算力已經接近一些輕量級PC平臺，越來越多的應用和服務都可以運行在智能手機上，這背后生態發揮著重要作用。
根據GSMA數據，2022年全球智能手機普及率已經達到了76%，2030年這一數字會來到94%。
此前Arm已經提出了整體計算解決方案（TCS）的概念，比如今年高通、聯發科等眾多廠商的旗艦移動芯片平臺中所應用到的Cortex-X4、Cortex-A720、Immortalis-G720等架構就包含在Arm的TCS23解決方案中。
使用該方案的幾個旗艦移動芯片平臺在終端產品中的性能和能效比表現都比較亮眼，也引起了業內的廣泛關注。當然，除了手機，基于Arm的芯片也用在了智能手表、PC、VR/AR頭顯等產品中。
聊完了計算，Awad將話題引至軟件。Awad認為，硬件固然重要，但沒了軟件硬件也將不復存在。目前Arm的開發者數量超過了1500萬，橫跨安卓、Windows、Linux等系統。
在軟件部分，Awad用自動駕駛技術的發展來做例子，他提到，當下智能汽車產業快速發展，隨之而來的是巨大的代碼量，今天一輛智能汽車的代碼量可能超過5億，未來甚至會達到10億。
在這樣的大背景下，軟件的加速開發能力、可升級的靈活性、使用便攜性等特性都十分重要，這也是Arm SOAFEE平臺所重視的。
包括Cortex-A78AE、A65AE、A55在內，Arm專門針對自動駕駛應用進行了優化，在軟件定義汽車時代，Arm的作用是比較關鍵的，從MCU、控制器、視覺、ADAS到AV等領域，Arm的技術和產品均有布局。
Awad特別提到，在自動駕駛領域，Arm會推出更多芯片定制服務，而不是簡單的IP。
最后，Awad談到了基礎設施，在基礎設施領域，內存帶寬、GPU的都在逐漸成為AI技術發展的瓶頸，更新一代的系統架構，在CPU和內存的連接方面有重要創新，解決AI發展中遇到的一些挑戰。
Arm和英偉達進行了合作，英偉達GH200 Grace Hopper產品中就應用了Arm的Neoverse V2內核。根據Arm現場展示的數據，相比同級別旗艦x86平臺，其AI性能快了10倍。
Awad特別提到，在AI的世界，沒有一種解決方案可以適用所有需求，解決所有任務，計算平臺的靈活性、可擴展性、兼容性都很關鍵。
在這方面，Arm Neoverse有E、N、V等多個系列，可以針對不同場景對功耗、性能的要求進行適配。
Awad還提到了亞馬遜AWS剛剛發布的Graviton4，其實該AI芯片就是基于Arm Neoverse的第四代處理器，相比上代性能提升了30%，核心數量多了50%，內存帶寬提升了75%。
此外，Arm Neoverse計算子系統（CSS）也在基礎設施領域有不少應用，比如微軟Azure的Cobalt 100就使用了Arm的CSS。
結語：從移動設備、IoT、智能汽車到基礎設施，Arm生態在AI時代加速生長
在今天的主題演講中，我們一方面可以看到Arm面向AI時代已經進行了不少深入思考，從硬件、軟件到生態都在進行布局，同時其技術和生態方面的優勢也成為Arm的核心競爭力。
另一方面，Arm對中國市場的重視度愈發凸顯，Arm與中國廠商的合作在不斷加深，對于更多中國芯片企業以及終端廠商來說，面向未來的AI時代，Arm都是不容忽視的重要產業變量。
