ARM揭晓Cortex-A75、A55与Mali-G72GPU设计扩大装置端到云端人工智能整合

今年3月在北京宣布推出全新DynamIQ技术后，ARM在此次Computex 2017分别揭晓效能更高的Cortex-A75处理器架构设计，以及锁定广泛应用的Cortex-A55处理器架构设计，同时更针对虚拟实境、机器学习与更高效能显示应用的Mali-G72 GPU，更针对开发者提供包含ARM Compute Library在内开发工具等技术授权组合。

根据ARM说明，借由重新定义多核架构设计，并且整合人工智能应用的DynamIQ技术，预期未来3-5年将可借由ARM架构处理器协助推动效能提升50倍以上的人工智能技术成长，未来除了将使行动装置运算效能具体提升，更可具体扩展包含虚拟实境、深度学习、自动驾驶或更丰富多媒体体验相关技术成长，并且借由ARM TrustZone技术确保目前涵盖全球70%比例使用率的装置安全。

此次推出的Cortex-A75处理器架构设计，除了导入DynamIQ技术让整体运算效能提升50%以上，相比先前推出的Cortex-A73架构约可让行动装置增加20%以上运算效能，同时维持与Cortex-A73相同的基础耗电表现，甚至比Cortex-A72提升40%以上的基础运算效能，并且能对应笔电、网络通讯设备或服务器装置使用。

而针对更广泛装置使用需求打造的Cortex-A55，则将定位在Cortex-A53后继架构设计，其中除同样导入DynamIQ技术，更整合人工智能技术应用相关指令集，相比Cortex-A53运算效率约提升2.5倍以上，并且能与Cortex-A75构成big.LITTLE大小核心组合，借此实现执行效能更高、电池使用效率更高的运作表现，同时可透过DynamIQ技术实现更具弹性的运算核心配置与核心架构设计灵活性，例如实现4大4小、1大7小或4小等核心组合。

至于采用Bifrost架构设计，并且带来40%以上效能提升的Mali-G72 GPU，则是针对高阶游戏显示，以及深度学习应用需求所打造，更可对应更稳定的行动装置虚拟实境、扩增实境技术应用，或是对应更多元的电脑视觉运算。根据ARM说明，Mali-G72 GPU分别可提升25%电池使用效率、增进17%机器学习效率，相比先前产品更可提升20%运算效率，在游戏应用更可降低68%比例的资料带宽占用率。

ARM表示，未来行动装置发展趋势将逐渐朝向高效能运算、低耗电表现，同时可完成装置端深度学习、常时连接，并且对应HDR、高解析影像输出使用需求，更可进一步推动虚拟实境、扩增实境等技术整合发展。

为了让更多基于ARM架构的设计应用成长，ARM更ㄠ宣布针对开发者释出全新ARM Compute Library在内开发工具与技术授权组合，预期以此让基于ARM架构硬件能推动10-15倍以上的”人工智能、机器学习成长幅度。