近年來，隨著越來越多的人工智能（AI）與機器學習（ML）成功案例出現(xiàn)，它們已經(jīng)從一個相對模糊的計算機科學概念迅速發(fā)展成為實現(xiàn)智能化的必備技術。國際權威基金評級機構Morningstar預測，2021年全球AI芯片市場規(guī)模有可能超過200億美元。2017年5月Grand View Research 的最新報告稱，全球深度學習市場規(guī)模預計在2025年達到102億美元。

機器學習算法和深度學習芯片組在取得不斷突破的同時，AI也持續(xù)向不同垂直行業(yè)領域、邊緣終端縱橫滲透，從軟/硬兩方面實現(xiàn)降本增效及體驗升級，而整個AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)正在構建，新的秩序正在形成，市場玩家已遠不止IT巨頭與“獨角獸們”，包括Arm在內的IP設計公司、通用或專用芯片公司、傳統(tǒng)電子、通信巨頭也紛紛開展自己的AI生態(tài)布局。

近日在Arm Tech Day上，Arm多部門的技術專家首次聯(lián)手為業(yè)界闡述了Arm AI/ML發(fā)展觀和最新戰(zhàn)略布局。針對不同AI需求層次、發(fā)展路徑、市場空白，Arm又會如何應對呢？

Arm機器學習事業(yè)部技術總監(jiān)Ian Bratt在Arm Tech Day上發(fā)表演講

“慢工出細活”，Arm穩(wěn)步推進AI平臺搭建

在智能化的行業(yè)大背景下，機器學習可以被應用于公司中每個崗位，并可能影響到各行各業(yè)各家公司，眾多玩家紛紛涌入該領域。不過隨著高速5G網(wǎng)絡時代的到來，Arm機器學習事業(yè)部技術總監(jiān)Ian Bratt認為， AI應用場景所要求的低時延與快速響應、將實時數(shù)據(jù)傳輸至云端的成本與出于對數(shù)據(jù)安全性的保護，機器學習正在由數(shù)據(jù)中心走向邊緣設備，而在邊緣端部署機器學習的關鍵并不在于某一款處理器，圍繞的其實是更為宏觀的生態(tài)系統(tǒng)。

Arm一直在扎實而積極地布局AI/ML領域，通過不斷推出創(chuàng)新架構與高性能IP加強AI/ML的計算力。“2017年3月，Arm推出全新DynamIQ技術，代表了多核處理設計行業(yè)的轉折點，其靈活多樣性將重新定義更多類別設備的多核體驗，覆蓋從端到云的安全、通用平臺，利用針對AI/ML的全新處理器指令集以實現(xiàn)更先進的人工智能；

2018年2月， Arm為了實現(xiàn)在邊緣的AI/ML工作負載推出了Project Trillium項目，這是一套包括Arm ML處理器與OD（Object Detection）處理器在內的高度可擴展處理器的IP組合，能夠在大量提升計算需求的同時，也保持出色的能效表現(xiàn)。后文要提到的ML處理器則是專門針對機器學習而重新設計的，它基于高度可擴展的Arm機器學習架構，并達到了機器學習應用場景要求的最高性能和效率；

2018年6月，Arm發(fā)布全新計算和多媒體IP套件，包括基于DynamIQ技術的Cortex-A76 CPU，Mali-G76 GPU與Mali-V76 VPU，對Arm Project Trillium項目完美補充，也將高性能計算力由移動端覆蓋到筆記本端。”Arm市場營銷資深總監(jiān)Ian Smythe介紹了Arm針對不用層次、環(huán)節(jié)AI/ML需求的扎實創(chuàng)新節(jié)奏。

Arm全新計算和多媒體IP套件優(yōu)化了AI/ML在設備端的使用

此外，有研究分析顯示：目前中國AI開發(fā)者正在接受從封閉的單機系統(tǒng)轉向快捷靈活的開源框架的新一代AI技術演進。而據(jù)悉，Arm Project Trillium絕不是要與現(xiàn)有的成熟神經(jīng)網(wǎng)絡開源框架（如Caffe、TensorFlow等）競爭。實質上，它依靠類似于Arm NN等神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習軟件橋接了現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡框架與在嵌入式 Linux 平臺上運行的底層處理硬件（例如 CPU、GPU 、Arm 機器學習處理器或合作伙伴IP），讓開發(fā)人員繼續(xù)使用他們首選的框架和工具，無縫轉換結果后可在底層平臺上運行，真正達到無處不在的機器學習應用。

“從0開始”設計ML處理器架構，Arm補全AI市場空白

雖然目前市場上幾乎所有機器學習工作負載，利用針對機器學習應用優(yōu)化的最新Cortex-A76處理器應對已完全沒有問題，但Arm機器學習事業(yè)部技術總監(jiān)Ian Bratt始終認為，機器學習作為一種全新的技術，如果想在該領域更進一步，比如獲得更高的計算密度，Arm也必須要“從0開始”設計一個全新的處理器架構，從而實現(xiàn)未來最高效率、最高吞吐量且靈活的機器學習負載處理。

由于Arm在CPU和GPU處理器領域擁有世界領先的技術，因此Arm專用機器學習處理器在設計時很好結合了在CPU與GPU方面的領先技術，實現(xiàn)了高效的卷積、高效的數(shù)據(jù)移動與可編程性和靈活性，目標是能夠在7nm制程工藝之下，實現(xiàn)3 TOPs/W的性能。據(jù)Ian Bratt介紹，Arm 第一代ML處理器設計的高峰吞吐量是每秒4.6 TOPs，同時有針對激活和權重專門的硬件壓縮，利用了Cortex-M的技術來支持Android NNAPI和Arm NN計算節(jié)點。同時Arm也專門配置了一套開源軟件堆棧實現(xiàn)在ML處理器上成功便捷的部署ML。

Arm ML專用處理器的幾大特征

除了開發(fā)機器學習專用處理器外，Arm目標檢測處理器目前也已經(jīng)發(fā)展到了第二代，支持全高清、每秒60幀的實時處理。在與Arm其他處理器進行協(xié)同工作時，OD處理器能進行預處理，先甄別出來每幀畫面上的關鍵要素，再傳給其他的處理器去處理，大幅度降低其他處理器的工作量。目前第一代OD處理器已經(jīng)成功用于英國Hive，以及中國海康威視的監(jiān)控攝像頭。

Arm NN神經(jīng)網(wǎng)絡SDK則鋪平了個別神經(jīng)網(wǎng)絡框架在 Arm 架構核心上執(zhí)行的道路，讓開發(fā)者可以無障礙在 Arm 平臺上執(zhí)行主流 AI 應用。通過上述技術解決方案，Arm 補全了AI市場的空白，也足夠應對幾乎所有應用場景的AI/ML需求。

Arm NN SDK鋪平了個別神經(jīng)網(wǎng)絡框架在Arm架構核心上執(zhí)行的道路

不同的AI需求層次，Arm如何滿足？

但是，AI與ML畢竟不能“開箱即用”，需要打下堅實的基礎才能應用。正如AI “馬斯洛”需求層次論認為，如果把AI/ML看作是需求金字塔的頂端，自我實現(xiàn)（AI/ML）非常棒，但首先需要食物、水和庇護所（數(shù)據(jù)素養(yǎng)、數(shù)據(jù)采集和基礎設施）。

AI需求金字塔的底部基礎是利用傳感器進行數(shù)據(jù)采集，與未來萬物互聯(lián)時代Arm所預測的2035年將會有1萬億臺互聯(lián)設備一致，龐大的終端設備網(wǎng)將進行一手的數(shù)據(jù)采集。而如果把終端設備市場比作一個舞臺，那Arm毫無疑問將是真正的幕后主導者，畢竟通過采用出售IP的經(jīng)營模式，迄今為止Arm設計了全球95%的智能手機芯片架構。

而后Arm傾力打造的AI/ML平臺（Project Trillium）則是高可擴展的，從低至2~20 GOPs，到高至70 TOPs的場景應用，都有相應產(chǎn)品支持。正因如此，Arm提供的機器學習能力也并不僅限于旗艦產(chǎn)品，通過支持各種硬件類型和可擴展性選項，從低成本智能手機到昂貴的服務器，各種產(chǎn)品均可受益。Arm始終認為，在做機器學習處理時，除了需要有完整的生態(tài)平臺支持外，相較大數(shù)據(jù)廠商聚焦于云端AI，更要從小做起、聚焦邊緣端的計算力，滿足另一種AI/ML發(fā)展方向的需求。

坐享Arm頂級“朋友圈”，助推中國AI新勢力崛起

眾所周知，中國有著全球最多的數(shù)據(jù)量以及巨大的應用市場，在AI狂飆突進了三、四年之久后開始面臨商業(yè)化落地的現(xiàn)實問題，眾多公司也正圍繞AI構建完善的產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈。在行業(yè)細分領域，AI結合醫(yī)療、自動駕駛、語音交互、通用或專用芯片等呈現(xiàn)出各種新業(yè)態(tài)。

雖然國外廠商在通用芯片領域占據(jù)了先發(fā)優(yōu)勢，云端訓練領先國內，但國產(chǎn)品牌也在積極尋求從AI專用芯片及嵌入式領域實現(xiàn)突圍的良機，AI通用技術公司開始向產(chǎn)業(yè)鏈上下游延伸，用整套解決方案深耕垂直領域。截至2018年5月8日，全國人工智能企業(yè)數(shù)量達到4040家，其中獲得過風險投資的公司達1237家。

Arm正攜手國內合作伙伴，精心耕耘中國市場，積極推動提升中國AI硬實力的國際競爭力，而Arm頂級“朋友圈”資源也將作為有力支撐。除了在技術創(chuàng)新方面專為AI設計的指令集擴展、專用AI加速硬件IP和配套的軟件解決方案推出外，在生態(tài)創(chuàng)新方面，Arm積極與AI產(chǎn)業(yè)各個關鍵節(jié)點進行合作，力圖打通從芯片、硬件方案、計算庫、深度學習框架到應用的全產(chǎn)業(yè)鏈；在平臺建設方面，Arm在國家政府和產(chǎn)業(yè)伙伴的支持下成立了Arm開放人工智能實驗室（Open AI Lab）與Arm人工智能生態(tài)聯(lián)盟（AIEC），致力于嵌入式人工智能技術的普及。在今年3月發(fā)布的《2017中國獨角獸企業(yè)發(fā)展報告》中，AIEC聯(lián)盟成員商湯科技、寒武紀科技、優(yōu)必選科技等多家人工智能企業(yè)榜上有名，圖像識別、智能語音、AI芯片成為主要創(chuàng)業(yè)方向。

“雙引擎”加速AI/ML多場景落地

放眼萬物互聯(lián)邁向萬物智能時代，智能終端不僅需要具備靈活性強、功耗低的特點，同時還要擁有快速的AI/ML處理能力，這就需要高能耗比硬件芯片與高效算法的完美協(xié)作。在這一大趨勢下，Arm正扮演協(xié)跑者的角色，不斷推出突破性能極限的處理器芯片與神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習軟件，在通用平臺Project Trillium架構的指導下，“雙引擎”加速AI/ML在多場景的落地，讓全球AI領先開發(fā)技術和資源惠及中國，同時推動中國AI技術輻射全球。