大语言模型将塑造计算的未来，需要提升AI方面的工作负载。
作者：骆轶琪
编辑：骆一帆 卢陶然
图源：视觉中国
移动端出现越来越多形态，并被寄予更大计算能力厚望，这对底层芯片端的技术能力提出了更多要求。
近日Arm宣布推出2023全面计算解决方案（TCS23），据Arm高级副总裁兼终端事业部总经理Chris Bergey介绍，“TCS23包含了基于全新第五代GPU架构的全新Arm Immortalis GPU，助力Arm面向下一代人工智能（AI）保持性能领先的全新Armv9 CPU集群，以及可为数百万Arm开发者提供更易访问软件的全新增强技术。”
Arm中国区业务全球副总裁邹挺在演讲中表示， 当前可以看到移动设备上出现越来越多包括生成式AI在内的智能技术。同时，对更高性能、更加智能以及更多视觉和触觉交互的需求仍在持续飙升。这也带来比以往更大、更加复杂的计算需求。
“移动数据使用量仍在持续攀升，全球每个用户平均每月流量预计将达到19GB，柔性显示屏和AR光学等新形式和元素也开始以不同的方式进入大众视野，生成式AI及移动端大语言模型的出现将带来新功能。我们相信全世界对于移动设备的兴趣和创新需求必将持续加速提升。”他续称。
对于将调整授权收费模式的市场讨论，Arm方面回应21世纪经济报道记者：“由于Arm正处于静默期，因此无法对此发表评论。同时，我们也不对谣言或猜测发表评论。”
效率再度提升
邹挺介绍道，Arm 2023全面计算解决方案在设计时充分考虑了智能手机的需求，涵盖全新旗舰级Arm Immortalis GPU，全新Armv9 CPU集群。
具体来说，Arm今年推出的GPU产品采用第五代GPU架构，其重新定义了部分图形管道，以优化内存带宽，从而在移动设备上支持高几何负载的下一代游戏和实时3D应用，同时带来更顺畅、与PC端和游戏主机媲美的游戏体验。
延迟顶点着色（Deferred Vertex Shading, DVS）是第五代GPU架构新引入的图形功能，可重新定义数据流，有助于合作伙伴扩展核心数量，达到更高性能水平。
与上一代产品相比，Arm Immortalis-G720的性能和能效分别提高了15%，系统级效率提升了40%，面积仅增加2%。
Armv9 Cortex CPU计算集群已经连续三年实现两位数性能增强的同时，效率也显著提升。
作为第四代内核，Arm Cortex-X4与上一代的Cortex-X3相比，性能提高15%，基于相同工艺的全新高能效微架构可降低40%功耗，面积仅增加10%。大核处理器Cortex-A720和小核Cortex-A520，与其上一代相比，双双在能效方面提高20%。
邹挺表示，前期Arm积极听取合作伙伴反馈，在TCS23中引入多项创新技术，例如将互连产生的延迟降低25%，同时优化空闲电源，因此在不影响电池续航时间的前提下，依然可以实现良好的系统性能表现。
在具体应用场景方面，随着今年苹果将推出MR产品，混合现实产业的发展备受关注。Arm终端事业部产品管理总监Andy Craigen回复21世纪经济报道记者，“MR产品的挑战主要集中在产品的重量和功率方面，特别是以非常轻型的眼镜为MR产品形态更是如此。新推出的Immortalis-G720将能带来足够的处理能力支持MR产品所需的图形表现需求。”
生成式AI新趋势
伴随这一轮AI浪潮而来，移动智能终端的表现形态和应用诉求也将有所改变。
对于后续移动终端的发展趋势，Chris Bergey分享道，“我认为最明显是对生成式AI的兴趣。此前Google I/O大会重点强调考虑把生成式AI引入到安卓生态系统；微软Build开发者大会谈到把这些引入Windows 11，从而让用户体验有进一步提升。所以很明显，生成式AI和大型语言模型绝对是一个新兴领域。”
对此，Arm也在积极应对，以确保AI可以很好在Arm架构上运行。“我们相信未来将是一个比较混合（hybrid）的环境：云计算在创造大语言模型方面持续发挥巨大推动作用；但考虑到在智能手机或其他计算设备上，本地运行可以更好做到隐私保护、能源效率也更高等问题，用户可以更愿意在设备本机上运行较小的模型。”他续称，大语言模型将塑造计算的未来，这意味着需要进一步提升AI方面的工作负载，Arm在这方面有非常深厚的储备，在Arm的平台上AI性能已经提高了两倍。
“我们将继续推进对Arm NN和Arm Compute Library的支持，以便开发者能够继续利用类似Chat GPT或大语言模型的应用程序来开发他们的应用。”Chris Bergey补充道。
当前，汽车电子终端正成为半导体下行行情中的一个逆势增长点。对于该领域市场，Arm方面对记者表示：“在现下的半导体行业中，汽车是最大的增长动力之一。我们看到这个市场正处于一个关键的拐点，从IP设计到车厂等整个供应链正在被重新审视和重新定义。新的参与者正在兴起加入这个行列，而现有的参与者正在寻找新的方法和想法以保持竞争力。生态系统正在研究如何安全有效解决不同汽车工作负载所需的处理范围，我们将看到在该领域的创新会持续快速发展。”
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