ARM发布两款全新Cortex-M55AI性能最高可提高480倍

昨天，ARM发布了两款新IP，一款是已经非常成功的ARM Cortex-M家族的新成员Cortex-M55，另一款是去年底发布的Ethos系列新品，也就是也是 Cortex 的第一个。- 用于 M 平台的微神经网络处理器 (microNPU) – Ethos-U55。当这两个最先进的 IP 结合在一起时，机器学习 (ML) 性能可以提高多达 480 倍。

两款新品在AI性能上的显着提升，是ARM在AIoT市场竞争的有力武器。不过，这也反映出ARM在这个市场上的焦虑。

进击AIoT市场

从两款新品开始，新增的Cortex-M55是ARM AI最强大的Cortex-M处理器。它有多强大？与前几代Cortex-M处理器相比，Cortex-M55最高可提升15倍的ML性能和5倍的DSP性能，并拥有更好的能耗比。同时，Cortex-M55也是首款基于ARMv8.1-M架构，内置ARM Helium矢量处理技术的处理器，大大提升了DSP和ML的性能，节省了功耗。

此外，开发人员还可以使用 Cortex-M 处理器的一项新功能——去年 10 月发布的 ARM 自定义指令（ARM Custom Instructions）来扩展处理器的功能并针对特定工作负载进行优化。

也就是说，新的Cortex-M55不仅具有更强的AI性能、更好的能耗比，还具有更大的灵活性。

另一款新品Ethos-U55拥有更强大的AI性能，是Cortex-M55的32倍，可配置32-256个MAC。ARM 的专用微神经处理器的目的是通过其高度可配置性来加速空间受限的嵌入式和物联网设备中的机器学习推理。

这还不够。如果 Cortex-M55 与 Ethos-U55 搭配使用从51到arm—32位嵌入式系统入门，组合产品的 ML 性能最高可提升 480 倍。

当然，不要被 480 倍的巨大改进吓倒，因为这种性能改进是在相对较低的 ML 性能之上实现的。使用下图直观说明AI性能提升后的适用场景。

Cortex-M55的AI性能可用于异常检测和物体检测等应用，Cortex-M55与Ethos-U55结合可用于对AI要求更高的手势检测、生物识别、语音识别等应用表现。但是，两者的AI性能要低于只有Cortex-A CPU、Mali GPU、Ethos-N NPU才能满足的物体分类和实时识别应用的需求。

这样，我们就可以清楚地理解Cortex-M55和Ethos-U55的含义了。

Cortex-M 是业界非常成功的微控制器处理器。超过 500 亿颗基于 Cortex-M 的芯片已在全球出货，并广泛用于各种嵌入式设备。但Cortex-M只能满足振动检测、传感器融合、关键词检测等简单的AI功能。随着万物互联的AI时代的到来，需要Cortex-M、Ethos-U55以及两者结合的性能，才能满足更多AIoT应用的需求。

也就是说，现有的 Cortex-M、Cortex-M55、Ethos-U55 以及所有 Cortex-M 产品与 Ethos-U55 的结合，都有更全面的 AI 性能，提高了 ARM 在终端 AI 上的吸引力，再加上 Cortex-M 的 ARM Custom Instructions 的新能力，能够更好地满足庞大但碎片化的 AIoT 市场。

ARM在AIoT市场内外的焦虑

从 Cortex-M 到 Ethos-N，ARM 应该对自己的 AI 产品充满信心，但市场的竞争似乎并没有让 ARM 满意。事实上，ARM 在 2018 年 2 月就宣布了 Project Trillium 的机器学习计划，预计将在 2019 年第一季度发布其首款 ML 处理器。但 ARM 直到 2019 年 5 月才发布其首款 ML 处理器，并命名为 Ethos ML 家族于 10 月宣布。

ARM ML 事业群的业务和营销副总裁 Dennis Laudick 在去年接受雷锋网专访时解释了产品发布的延迟。延迟发布的原因有很多，产品开发是主要问题。ML 处理器的开发存在许多挑战。一大挑战是，如果数据移动处理不好，会消耗大量电力。另一个大挑战是如何平衡效率和灵活性。

ARM发布第一款ML处理器时，苹果、三星、华为等SoC集成的NPU已经更新了几代，高通、联发科的神经网络处理器也日趋成熟。因此，不少业内人士认为，ARM错失了进军移动NPU市场的好时机。这自然会让 ARM 的 AI 产品更加关注前景广阔的 AIoT 市场。

全球第二大市场研究机构 MarketsandMarkets 去年发布的预测报告显示，2019 年全球 AIoT 市场规模为 51 亿美元，到 2024 年，这一数字将增长到 162 亿美元，年复合增长率26%。

尽管ARM凭借其Cortex-M系列处理器在嵌入式设备市场上已经非常成功，但在AIoT时代，ARM却迎来了强劲的对手——RISC-V。RISC-V指令集和ARM指令集都是精简指令集，都具有高性能、低功耗的特点。不过RISC-V的诞生选择了开源，ARM采用的是授权模式。

RISC-V的开源让开发者可以实现更灵活的设计，更轻松地满足AIoT市场的多样化需求，这也是让ARM紧张的关键因素。去年 10 月，ARM 还推出了 ARM 定制指令集，以应对 RISC-V 带来的竞争。

并且，RISC-V日益壮大，面向AIoT市场的产品层出不穷。

GreenWaves Technologies率先推出基于RISC-V的物联网超低功耗处理器，与市面上100mW以下同类产品相比，能效提升20倍。2019年12月推出的新一代产品，性能提升10倍，功耗降低5倍。

RISC-V的重要IP提供商安第斯科技总经理林志明去年在接受雷锋网采访时也曾表示，要推动量产、上市、整合软件和集成，还需要半年时间。硬件，并在 2019 年下半年和 2020 年初启动 RISC-V。更多产品将投放市场。

今年早些时候，SiFive 和 CEVA 宣布合作，为以 SiFive 的 RISC-V CPU、CEVA 的 DSP 内核、AI 处理器和软件为中心的批量终端市场设计和创建超低功耗的特定领域边缘 AI 处理器。

因此，由于各种因素导致ARM ML产品的发布延迟，以及RISC-V阵营的日益壮大，ARM在AI和AIoT时代难免有些焦虑。AI 性能提升 480 倍是缓解这种焦虑的关键。

生态优势能否延续？

当被问及第一款 Ethos 是不是去年 5 月才推出时，它还有竞争力吗？Dennis 表示，ARM 的成功一直得益于生态系统。对于 NPU 来说，挑战不是自己能不能做出 NPU，而是 NPU 在市场上是否真的好用。我们听到合作伙伴的反馈，他们希望在硬件上实现标准化，他们不想支持 15 种不同的硬件，因此他们希望有一个标准化的软件平台来支持。

在构建 ARM 的 AI 竞争力方面，即使产品发布有所延迟，但 ARM 多年来构建的强大生态系统仍然为其 NPU 的成功做出了贡献。此外，ARM 还致力于打造一致的体验，Cortex-M 软件开发工具全面支持新发布的 Cortex-M55 和 Ethos-U55。此外，ARM还兼容其他开发工具厂商，在算法、软件、操作系统等方面也获得了合作伙伴的支持。

更好的软硬件集成和一致的开发流程确实是人工智能生态系统的吸引力，也是 ARM 能否获得更多 AIoT 市场份额的关键。

但对于 AIoT 的许多应用来说，情况可能并非如此。GreenWaves Technologies 首席执行官 Loic Lietar 此前曾对雷锋网表示：“与手机、PC 和一些高性能处理器相比，用于传感设备的微控制器的生态依赖性较低。高。

从 GreenWaves 的角度来看，我们基于 RISC-V 的 32 位微控制器主要针对物联网等终端市场的边缘计算需求。一个设备会长时间重复运行多个应用程序，不像手机或电脑安装和卸载不同应用程序的方式一样，所以对软件兼容性的依赖程度不是问题。”

这意味着 ARM 强大的生态系统将继续在 AI 和 AIoT 时代发挥作用从51到arm—32位嵌入式系统入门，但目前尚不清楚这个生态系统对 AIoT 市场的吸引力有多大。

当然，毫无疑问，ARM作为一家非常成功的半导体公司，拥有强大的产品和丰富的经验。在AIoT这个新市场，ARM也有很强的竞争力。

但AIoT市场短期内难以产生巨头，某家处理器短期内难以垄断市场。没有人能准确预测谁将成为最终的赢家。