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  • ArmCEOSimonSegars讨论ArmCPU内核上的新自定义指令集功能

    芯潮(ID:aichip001) 编辑|鑫源

    新潮10月9日消息,今天凌晨,在加利福尼亚州圣何塞举行的Arm TechCon 2019活动上,Arm宣布在部分CPU内核上引入自定义指令,即客户可以编写自己的自定义指令来加速自己的特定用例、嵌入式和物联网应用程序。

    从 2020 年开始,所有使用 Cortex-M33 内核和更高版本的 Cortex-M CPU 内核系列的客户都可以免费使用自定义指令功能。

    ▲Arm CEO Simon Segars 讨论未来 Arm CPU 内核上的新自定义指令集功能。

    Simon Segars 表示从51到arm—32位嵌入式系统入门,在公司重返公开市场之前,还有许多事情需要落实到位。不过,软银 CEO 孙正义对 2023 年 Arm 重返证券市场的目标保持不变。

    在大会上,Arm 还宣布改变其免费、开源的物联网操作系统 Mbed OS 的合作伙伴治理模式,让开发人员能够更直接地影响 Mbed OS 的功能。另外,Arm 成立了自动驾驶汽车计算联盟,并宣布与 Unity 建立合作伙伴关系,以支持各种 3D 内容创建。

    01

    将自定义指令引入 CPU 内核

    在本次大会上,Arm CEO Simon Segars 宣布,从 Cortex-M33 开始,Arm 将在 CPU 内核中集成一个特殊模块,允许客户定制 Armv8-M 指令集架构(ISA)。从 2020 年开始,所有使用 Cortex-M33 及更高版本的 Cortex-M CPU 内核系列的客户都可以免费使用自定义指令功能。

    Arm Cortex-M 内核是功耗优化的内核,可在智能手机和 PC 等应用中与 Cortex-A 性能内核结合使用。该核心也是数十亿低功耗嵌入式/IoT应用的主要处理核心,涵盖烤面包机、冰箱、电机控制、传感器处理等各种终端设备,占每年数十亿的Arm核心出货量的绝大部分。

    Arm 一直有一系列加速选项,从它的内存映射架构开始,通过总线和今天的神经处理器单元连接,这允许 CPU 和加速器并行运行,但同时总线成为瓶颈,客户还可以选择直接连接到 CPU 的协处理器。

    而今天新发布的自定义指令功能让 Arm 客户可以创建自己的加速算法,然后直接在 CPU 上运行,这意味着客户可以更快地智能集成,快速开发完全集成的自定义 CPU 指令,不会产生软件碎片,也不会并行运行像内存映射的解决方案。

    在不中断现有 CPU 功能的情况下,此设置为集成客户工作负载加速提供了更低的成本和风险,并且仍然允许其客户使用他们熟悉或已经使用的现有标准工具。

    目前Arm已与多家合作伙伴合作,支持定制指令,包括IAR Systems、NXP、Silicon Labs、ST STMicroelectronics等。

    这是 Arm 今年第二次宣布使其产品和技术更加灵活。今年夏天早些时候,Arm 宣布了一项新的许可计划,为客户提供更便宜的大量 IP 访问权限,而无需在生产芯片之前签署许可协议。

    借助 Arm 的灵活访问服务,客户每年可以为单个芯片支付 7.50,000 美元,而不是无限数量的芯片支付 200,000 美元。

    这些新措施有助于解决 Arm 架构的两个限制,即开发芯片的成本和使用非常规硬件的灵活性。许可变更和开发自定义指令的能力使当前和潜在客户更容易开始使用 Arm IP 开发芯片,同时利用其优势或 Arm 工具和广泛的生态系统。

    02

    更改 Mbed OS 合作伙伴治理模型

    除了发布自定义命令功能外,Arm 还宣布改变其免费和开源嵌入式操作系统 Mbed OS 的合作伙伴治理模式。作为物联网 (IoT) 的基础,Mbed OS 正在帮助日常物品变得更加智能和更加互联。

    近 30 年来,由 1000 多个合作伙伴组成的 Arm 生态系统合作开发了一种已出货超过 1500 亿颗芯片的模型,使数百个合作伙伴能够构建数十亿个基于 Arm 的物联网设备。

    Arm 表示,在解决开发和部署物联网的挑战时,Arm 生态系统模型是紧密耦合的。

    为了简化物联网开发,Arm 在过去十年中围绕免费和开源的物联网操作系统 Mbed OS 构建了一个广阔的生态系统,其中包括超过 42.50,000 名第三方软件开发人员,超过 150 Mbed -启用主板和模块。

    目前,Arm 正在将 Mbed OS 转变为协作治理,每月召开产品工作组会议,Arm 将在会议上对要添加到 Mbed OS 的新功能进行优先排序和投票。Mbed Silicon 合作伙伴计划的任何成员都可以参与。

    Analog Devices、Cypress、Maxim Integrated、Nuvoton、NXP、瑞萨电子、瑞昱、三星、Silicon Labs、u-blox等众多Arm芯片合作伙伴积极参与了工作组。

    ▲ Arm 计划成为所有技术的粘合剂。

    以前,大多数商业物联网操作系统都是由单一供应商开发的,没有明确的模型来说明硬件合作伙伴将如何做出贡献。Arm 表示,产品工作组讨论的结果最终将有利于更广泛的 Arm 物联网生态系统,以帮助芯片合作伙伴保持强大的商业领导地位,并加大力度构建新的能力、特性和能力,这对于扩展至数万亿的连接设备至关重要. 同时,也有助于塑造和确定 Mbed OS 的未来方向。

    例如,Arm 正在根据合作伙伴的初步贡献进行新的低功耗电池优化,这将延长该领域设备的电池寿命。

    随着物联网市场扩展到数千亿和数万亿个连接设备,Arm 表示,只有合作伙伴能够继续合作,生态系统模式才会成功。这是在物联网生态系统中推动持续创新和差异化的重要一步。

    03

    组建自动驾驶汽车计算联盟

    在会议上,Arm 的汽车和嵌入式产品高级副总裁 Dipti Vachani 宣布成立自动驾驶汽车计算联盟,以协作解决各种安全和计算问题。

    联盟成员包括通用汽车、英伟达、电装、丰田、博世、Arm、大陆和恩智浦。

    Vachani 表示,很多人都关心人类驾驶和自动驾驶汽车的安全性,为了确保来自不同供应商的技术能够很好地协同工作,该联盟将在安全、计算、软件等问题上进行合作。她说以前没有公司能够做到这一点。

    04

    与 Unity 合作支持 3D 应用程序

    在本次大会上,Arm 宣布将与 Unity 合作,确保 3D 应用程序在使用 Arm 架构的硬件上流畅运行。该公告是整体计算在硬件和软件设计中更大的协作方法的一部分,开发人员可以轻松访问除 CPU 内核之外的内核。

    Arm 客户业务部门营销副总裁 Ian Smythe 表示,Arm Total Compute 代表了一种新的 IP 设计方法从51到arm—32位嵌入式系统入门,专注于用例驱动的优化系统解决方案。

    基于此解决方案,开发人员将在软件开发工具包的帮助下编写他们的软件,以便他们找出在 CPU、GPU 或机器学习 (ML) 硬件上处理软件的最佳方式,了解如何优化以获得最佳渲染和性能。Arm 客户群副总裁 Paul Williamson 表示,这取决于在给定功率范围内处理软件的最佳方式。

    作为 Total Compute 的一部分,Arm 和 Unity Technologies 正在扩大其战略合作伙伴关系,以进一步提高性能。

    Arm 和 Unity 正在将他们的合作扩展到各种 3D 内容,尤其是 VR 和 AR,并且需要大量工作才能使其在所有具有计算限制的平台上达到最佳状态,Williamson 说。这两方在工程方面已经合作了几个月,并将在未来几年继续这样做。Arm 的技术将针对 Unity 实时 3D 开发平台进行优化,反之亦然。

    Unity Technologies 平台副总裁 Ralph Hauwert 表示,他很高兴与 Arm 合作,这将确保世界上最大的创作者群体 – Unity 开发人员 – 为数十亿 Arm 驱动的设备提供独特优化的工具。

    ▲Unity 渲染游戏和娱乐图形。

    Smythe 认为,从流程扩展和数据隐私方面的挑战到 CPU 之外非常分散的生态系统,正在发生多种转变。虽然 5G 将创造一个充满机遇的世界,但硬件制造商仍需要为下一代沉浸式体验提供强大的功能、性能和效率,而 Total Compute 将尝试弥合 5G 连接与屏幕处理需求之间的差距图形。找到平衡。随着 5G 的到来,AI、xR 和 IoT 的加速正在改变计算需求,数字沉浸所需的性能将不得不超越当今的水平。

    “这需要一种非常不同的方法来设计知识产权 (IP),重点是优化性能、安全性和开发人员访问。这绝对不会是一样的,这只是一种思维方式的转变,”Smythe 说。我们正在从单一的产品开发重点转向通过从内部和跨 IP、软件和工具进行优化来驱动用例和体验,以提供安全的基础并提供满足未来工作负载系统解决方案的复杂计算挑战所需的性能。”

    05

    不断提高机器学习性能和安全功能

    自推出 Cortex-A73 以来,Arm 已逐步提高机器学习 (ML) 的性能,如今,Arm 正在寻求大幅扩展 ML 在 CPU 中的使用。

    “为了实现这个新的数字世界,我们需要将计算提升到一个新的水平,这就是为什么我们在我们的下一代 Cortex CPU Matterhorn 中添加了矩阵乘法 (MatMul),以实现 ML 性能,”Smythe 说。有效地比上一代翻了一番。”

    据他介绍,除了 CPU,Arm 还需要专注于 Total Compute 方法,并将其应用于系统及其基础设施中的每个计算元素。无论是 Arm CPU、GPU、NPU、互连块还是系统 IP,都必须作为集成解决方案进行优化。这取决于实现这一目标的软件和工具,包括 Arm NN、Arm 计算库、开源社区和开放标准,所有这些都建立在安全基础之上。

    ▲Ian Smythe 宣布 Total Compute 所做的努力。

    随着人们越来越依赖手机作为所有个人信息、隐私和安全事务的中心,Arm 现在已经开始推出创新的安全功能,例如存储标签扩展 (MTE) 作为 Total Compute 的一部分,以满足客户的需求。要求。

    Arm 希望 Total Compute 能够成为所有开发者的首选平台。

    最近,谷歌宣布计划与 Arm 合作,为 Android 设备设计 MTE。这些功能与平台安全架构 (PSA) 相结合,将有助于对整个生态系统的安全进行标准化和碎片整理。

    Smythe 说,任何 Total Compute 解决方案都涉及许多元素,无论是用于 VR 耳机还是可穿戴设备、智能手机还是 DTV,目标是为未来的计算平台提供基础,提供一种简化安全性的整体计算方法,提高性能和效率,并为开发人员提供更多访问整个 Arm 生态系统的性能,最终实现真正的数字沉浸式体验。

    06

    结论:

    顺应发展定制芯片的大趋势

    过去一年,开源指令集 RISC-V 的兴起以及老牌 MIPS 宣布开源,都对 Arm 发起了冲击。从今年 Arm 的一系列举措中,我们可以看到 Arm 正在迅速适应市场变化,消除竞争压力。

    新发布的定制命令功能解决了使用第三方 IP 核的主要限制,并迎合了电子行业开发定制芯片以优化性能和降低成本的增长趋势。对于 Arm 而言,这是在接受指令集定制的同时仍保持其内核的安全性、可预测性和可靠性的重要一步。

    开发定制芯片仍然存在巨大的成本和风险,但随着这一门槛的逐渐降低,越来越多的消费电子设备和汽车OEM等公司正在开发或考虑在内部或通过合作伙伴开发定制芯片。

    原文来自:VentureBeat、福布斯、Techcrunch

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