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[导读]遥想当年沉浸式体验一直高端设备的专属,比如我们所熟悉的AR、高保真游戏与以AI为基础的全新移动与家庭应用案例,目前也逐渐成为主流市场的需求。让开发人员能够使用针对日

遥想当年沉浸式体验一直高端设备的专属,比如我们所熟悉的AR、高保真游戏与以AI为基础的全新移动与家庭应用案例,目前也逐渐成为主流市场的需求。让开发人员能够使用针对日常设备优化的高性能AI与媒体IP解决方案,可以赋能新的AI驱动应用案例,提供包括语音识别与always-on在内的功能,告别这些功能由移动设备所独享的时代。

从游戏设备到数字电视(DTV),人工智能已经无所不在,但要促成这些响应式体验,端点必须具备更强的计算能力。例如,数字电视的智能体验,包括智能助理语音指令、节目实时翻译,以及人脸辨识以强化家长监护。

为了达成这些功能,Arm宣布将推出两款全新的主流ML处理器,以及最新的MaliGPU与DPU。这些IP的集成代表着Arm有能力根据需求调整产品,把高端的体验带入消费者高效的日常生活设备中。这套全新IP套件包括:

• Ethos-N57 and Ethos-N37 NPUs:让AI应用成为可能并在ML的性能与成本、面积、带宽与电池寿命之间达成平衡。

• Mali-G57 GPU:第一款基于Valhall架构的主流GPU,可透过性能提升带来沉浸式体验

• Mali-D37 DPU:以最小的芯片面积达成丰富的显示功能,成为入门设备与小型显示屏幕最适合的显示处理器(DPU)。

Ethos-N57 与 Ethos-N37 NPUs:提供真正的异构计算

继Arm ML处理器(现称为Ethos-N77)发布后,Ethos NPU家族又添加Ethos-N57与Ethos-N37两位新成员。Arm Ethos产品组合旨在解决AI与ML复杂运算的挑战,以便为日常生活设备创造更为个性化与沉浸式的体验。由于消费者的设备越来越智能化,通过专属的ML处理器提供额外的AI性能与效率,是非常有必要的。全新的Ethos 对成本与电池寿命最为敏感的设计进行优化,NPU可以为日常生活设备带来优质的AI体验。

Ethos-N57与Ethos-N37的设计理念包括一些基本原则,例如:

• 针对Int8与Int16数据类型的支持性进行优化

• 先进的数据管理技术,以减少数据的移动与相关的耗电

• 通过如创新的Winograd技术的落地,使性能比其他NPU提升超过200%

此外,Ethos-N57的功能还包括:

• 旨在提供平衡的ML性能与功耗效率

• 针对每秒2兆次运算次数的性能范围进行优化

Ethos-N37的功能还包括:

• 为了提供面积最小的ML推论处理器(小于1平方毫米)而设计

• 针对每秒1兆次运算次数的性能范围进行优化

Mali-G57:为普罗大众带来智能与沉浸式体验的GPU

Mali-G57,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。这是移动市场划分中最大的一部分,而Arm最近与Unity的发布强调其基于Arm IP的片上系统(SoC),CPU, GPU进一步的性能优化的努力,它可以让开发人员有更多的时间创造出全新的沉浸式内容。

Mali-G57关键功能包括:

• 与Mali-G52相比,各种内容都能达到1.3倍的性能密度

• 能效比提升30%,使电池寿命更长

• 针对虚拟现实(VR)提供注视点渲染支持,且设备ML性能提升60%,以便进行更复杂的XR实境应用

Mali-D37:Arm单位面积效率最高的处理器

Mali-D37是一个在最小的可能面积上包含丰富显示与性能的DPU。对于终端用户而言,这意味着当面积成为首要考虑,在例如入门级智能手机、平板电脑与分辨率在2k以内的小显示屏等成本较低的设备上,会有更佳的视觉效果与性能。

Mali-D37关键功能包括:

• 单位面积效率极高,DPU在支持全高清(Full HD)与2K分辨率的组态下,16纳米制程的面积将小于1 mm2。

• 通过减少GPU核心显示工作以及包括MMU-600等内存管理功能,系统电力最高可节省30%。

• 从高阶的Mali-D71保留关键的显示功能,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。

这一套全新的IP,设计时就考虑到解决方案,并吻合Arm全面运算(Total Compute)的初衷,以确保它们确实是实际体验驱动,同时针对解决未来工作负荷的复杂运算挑战进行优化。这套全新的IP提供更高的单位面积效率且更为节能,同时能提升性能、降低成本及减少上市所需的时间,为移动设备带来更高保真游戏与媲美游戏主机的体验,为DTV带来计算复杂性,并为个人化沉浸式内容带来更高的ML性能,以及消费者期待的更快反应速度。

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