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Arm不認為處理器設計必須加入AI,但在5G連網時代可能會是必需品

針對此次在Computex 2019展前活動揭曉的Cortex-A77 CPU設計,以及採用全新Valhall架構設計的Mali-G77 GPU設計,甚至也在處理器平台設計中納入對應人工智慧運算需求打造的NPU獨立運算元件配置建議,藉此說明因應5G連網時代更大運算需求,Arm市場行銷副總裁Ian Smythe在接受訪談時,具體說明此次處理器平台設計規劃想法。

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就Ian Smythe說明,由於5G網路帶來更高無線傳輸頻寬,同時也讓數據傳輸延遲降低,使得運算應用模式產生大幅度改變,進而讓終端裝置上的運算效能需求提昇,因此處理器效能確實有必要再次提昇。

同時,因為越來越多運算模式開始導入人工智慧技術應用,加上傳統CPU+GPU的運算模式已經越來越無法支撐更大量的運算需求,所以Arm在去年提出Project Trillium設計之後,此次也在新處理器平台建議導入NPU獨立運算元件設計,以利更快的運算效率加速表現。

依照Ian Smythe的看法,傳統CPU+GPU的異構運算模式雖然也能對應機器學習,同時不少人工智慧運算基礎也是以此模式建構,但隨著5G網路時代必須處理資料量大幅增加趨勢,透過傳統運算模式顯然已經無法達成理想處理效率,因此藉由Arm ML設計方案,搭配軟體框架提供不同形式的人工智慧運算模式,認為將可帶來更好的運算效率,並且讓裝置端可更快完成前期運算,並且配合雲端協同運算發揮更大執行效率。

在這樣的情況下,無論是CPU、GPU,乃至於NPU運算元件方面,都有升級的必要性。

不過,此次宣布的Cortex-A77 CPU設計,大致上是以先前推出的Cortex-A76為基礎,並且透過加大快取、指令集最佳化等調整,在相同電功耗下可讓運算效能提昇20%,但在Mali-G77 GPU方面則是從過去更新三個世代的Bifrost架構,更改為全新Valhall架構設計,藉此讓整體效能可提昇高達40%,並且在渲染引擎、紋理處理流程,以及存取快取效率大幅提昇讓每瓦效能提昇約30%。

之所以在此次更新中針對GPU設計採用全新架構,Arm方面也說明主因在於目前在行動裝置上的多媒體影音、高解析影像,以及複雜3D遊戲內容使用需求越來越多,加上包含擴增實境、虛擬實境等虛擬視覺應用逐漸普及,使得裝置端的效能需求大幅增長,因此認為先針對GPU效能提昇,將有助於推動更多應用表現,甚至可藉由GPU效能增加,讓機器學習、異構運算能以更高效率運作。

但確實Arm接下來也會針對CPU架構提出全新設計,例如去年已經針對伺服器到邊緣運算需求提出Neoverse系列處理器平台設計,其中採用Ares架構設計,預計在接下來針對行動裝置的CPU設計也會持續提出全新架構,讓處理器平台運算效能表現更高。

而回到處理器平台設計是否必須考量人工智慧應用,依照Arm方面的看法認為並非必然要導入人工智慧運算模式,主要還是視實際運算需求、應用場景而定。只是,在目前越來越多處理器平台宣傳不免要提到人工智慧運算效能的表現,以及更多採用全新運算模式推行趨勢之下,未來的處理器產品若少了人工智慧運算模式,或許就會在聲勢上少了點什麼。

但是從另一個角度來看,隨著5G網路發展,每個人手上的手機等裝置必須處理資訊量越來越多,處理器本身可對應人工智慧運算模式,藉此能以更快效率處理龐大數據內容,似乎也讓人工智慧技術應用設計成為必需品。

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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