AI模型正在快速发展,超过了硬件能力,这为Arm创新计算堆栈提供了机会。
最近,Arm推出了新的芯片蓝图和软件工具,旨在提高智能手机处理AI任务的能力。但他们并没有止步于此- Arm还对他们提供这些蓝图的方式进行了改变,可能加速了采用。
Arm正在发展其解决方案,以最大化领先的工艺节点的好处。他们宣布了适用于客户端的Arm计算子系统(CSS),这是他们最新的面向智能手机和个人电脑的AI应用的尖端计算解决方案。
这个面向客户端的CSS承诺了显著的性能提升-我们谈论的是超过30%的计算和图形性能提升,以及令人印象深刻的59%更快的AI推理,用于AI、机器学习和计算机视觉工作负载。
虽然Arm的技术推动了智能手机的革命,但它也在个人电脑和数据中心获得了认可,那里的能源效率是受到重视的。尽管智能手机仍然是Arm最大的市场,为像Apple、Qualcomm和MediaTek等竞争对手提供IP,但该公司正在扩大其产品范围。
他们推出了针对AI工作负载优化的新CPU设计和新GPU,以及用于简化在Arm芯片上开发聊天机器人和其他AI应用的软件工具。
但真正的改变游戏规则的是这些产品的交付方式。从历史上看,Arm提供了规格或抽象设计,芯片制造商必须将其转化为物理蓝图-这是一个安排数十亿个晶体管的巨大挑战。
对于这个最新的产品,Arm与三星和台积电合作,提供了准备好进行制造的物理芯片蓝图,这是一个巨大的时间节省者。
三星的Jongwook Kye赞扬了这一合作伙伴关系,称他们的3nm工艺结合了Arm的CPU解决方案,通过在DTCO和PPA最大化领域进行“早期和紧密的合作”,满足了移动设备中生成AI的需求,以实现按时交付的硅片,满足性能和效率要求。
台积电生态系统和联盟管理部门负责人Dan Kochpatcharin也对此表示赞同,称AI优化的CSS是Arm-TSMC合作的“一个典范”,帮助设计师推动半导体创新的边界,实现无与伦比的AI性能和效率。
“与Arm和我们的开放创新平台®(OIP)生态系统合作伙伴一起,我们通过使用最先进的工艺技术和设计解决方案,为客户加速他们的AI创新提供支持,”Kochpatcharin强调。
Arm并不试图与客户竞争,而是通过为神经处理器提供优化设计,以提供尖端的AI性能,从而实现更快的上市时间。
正如Arm的Chris Bergey所说,“我们正在将这些加速器非常紧密地结合在一起”以适应客户的NPUs。
基本上,Arm提供了更精细的“烘烤”设计,客户可以将其与自己的加速器集成,快速开发功能强大的AI驱动芯片和设备。
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