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ARM揭曉全新Mali架構設計 將人工智慧帶進更多手機、電視產品

近期持續強調著重裝置端的機器學習應用設計平台Project Trillium後,ARM在北京發表活動上正式揭曉新款包含Mali-G52、Mali-G32 GPU,以及Mali-D51 DSP與Mali-V52 VSP在內多媒體IP套件,藉此強化主流行動裝置與數位電視顯示運算效能,同時也將機器學習應用帶到更多終端裝置。

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根據ARM說明,由於有越來越多裝置整合基於GPU加速的機器學習應用模式,同時考量多數複雜影像視覺體驗需要藉由更高顯示效能驅動,因此推出新款Mali多媒體IP套件預期將可讓更多裝置能藉由機器學習驅動人工智慧運算效果,同時也能提昇基於ARM架構處理器的裝置使用更豐富的3D影像內容、超高解析度影像內容、混合實境,以及具備高度聲光效果的遊戲體驗。而藉由全新Mali多媒體套件IP設計,預期也能讓更多終端裝置增加全新視覺體驗與運算互動模式。

同時,ARM也預估2018年將有超過10億台智慧型手機普及使用規模,同時因為更高解析度內容、虛擬視覺與3D遊戲使用需求,預期今年也將推動更大市場產值,因此決定再次推出全新Mali多媒體IP套件,讓更多裝置可藉由全新Mali設計推動更大影像、視覺運算效能,同時也能藉由裝置端的機器學習、影像加速推動更多應用模式,例如人臉識別、影像識別搜尋,或是藉由GPU加速傳統運算效率。

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此次揭曉的新款Mali-G52、Mali-G32 GPU將可應用在多數主流、入門行動裝置或是數位電視機種,而Mali-D51 DSP則主要用於需要更高顯示效能與複雜視覺體驗運算需求的行動裝置,至於Mali-V52 VSP則是針對實現4K 60fps或120fps更新率顯示畫質影片播放需求打造。

其中,Mali-G52是以前一代產品Mali-G51為基礎,將可提供高出30%的運算效能密度,相比Mali-G51僅能以四通道模式運作,Mali-G52最高可對應八通道運算模式,並且在相同GPU面積發揮更高運算效能,同時也能對應更複雜圖像處理,相對地則可增進15%電力使用效率,藉此達成讓裝置節電且降低發熱比例,而用於機器學習效率則比Mali-G51約提昇3.6倍,另外也加入更多指令集相容效果。

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至於針對中階機種所打造的Mali-G31,則是將先前用於高階GPU設計的Bifrost架構下放,同時支援OpenGL ES 3.2、新版Vilkan API,並且能以更小體積用於各類行動裝置,體積約比Mali-G51縮減20%,但效能密度約提高20%,讓裝置整體耗電比例與發熱表現相對可減少。

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而在Mali-D51部分,主要銜接去年推出的Mali-D71主要特性,並且進一步將場景運算複雜度增加,與Mali-D71同樣對應8組完整圖層,而記憶體延遲表現則降低50%,讓更多裝置在內容播放更具效率,同時支援無縫播放效果,整體面積設計也相對縮減許多,並且能配合ARM Assertive Diaplay 5技術將HDR影像視覺體驗帶到更多終端裝置,以及藉由CoreLink MMU-600提昇全系統記憶體管理效率。

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在針對電視類產品設計的Mali-V52方面,則是進一步強化4K解析度內容播放效率,相比前一代產品提昇20%影像上傳品質,藉此對應更清晰、銳利的影像畫質播放表現,同時晶片設計面積將可縮減38%,並且透過效能加倍的解碼效果,讓更多4K解析度內容廣泛應用於更多終端裝置,甚至可對應高達4K 60fps或120fps更新率顯示畫質影片內容。

推出全新Mali多媒體IP套件,ARM期望能將基於GPU加速的機器學習應用帶到更多終端裝置,同時也將提昇裝置端的影像視覺運算表現,甚至可相容Google提出ARCore設計、Vulkan API,以及ARM本身DynamIQ多核叢集平台設計,藉此帶來更大裝置端運算效能與學習加速效果,並且推動更多元的裝置端影音、遊戲內容應用發展。

藉由影像運算效能提昇,ARM也預期將可讓傳統電視藉由圖像、文字使用選單模式,轉由更複雜圖像、影音內容呈現,甚至可對應聲控或手勢操作,甚至可讓電視裝置同時對應子母畫面或是對應16組影片同時播放,並且維持高效率反應速度與更高畫質表現。

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楊又肇 (Mash Yang)
mashdigi.com網站創辦人兼主筆,同時也是科技新聞業流浪漢。

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