Британская компания ARM представила новинки для мобильных устройств: процессор Cortex-A77, видеоускоритель Mali-G77 и нейронный процессор (NPU) ARM ML. Новые архитектуры предназначены для производительных смартфонов, 5G и IoT устройств, машин с автопилотом, для работы нейронных сетей и выполнения задач искусственного интеллекта.
Cortex-A77
Cortex-A77 — прямое продолжение прошлогоднего Cortex-A76. Архитектура A76 оказалась крайне удачной и для ARM, и для её лицензиатов. Так чипы Kirin 980 и Snapdragon 855 получили самый большой прирост производительности и энергоэффективности по сравнению с их предшественниками.
Новое ядро A77 во многом соответствует A76: ARM утверждает, что пошла на это специально, чтобы производители могли легко обновить SoC IP. Основные параметры A77 останутся такими же, как у A76: размер L1 кэша составит 64 КБ, а L2 — 256 или 512 КБ. Новые процессоры будут также производиться по техпроцессам 7 нм, а пиковая частота составит 3 ГГц. Заявленное увеличение производительности на 20% ARM получила благодаря переработанной внутренней архитектуре процессора.
Mali-G77
Mali-G77 — это первый «премиальный» графический процессор. Он предназначен для работы на смартфонах игр с тяжелой графикой и приложений, использующих технологии AR и ML. По сравнению с предыдущим поколением G76 у G77 выше производительность в среднем на 30%, а для операций машинного обучения — на 60%.
В G77 ARM применила новую архитектуру Valhall, которая позволяет выполнять на ядре параллельно 16 команд за цикл против 8 в архитектуре Bifrost на G76. В Valhall реализована совместимость с Bifrost и формат сжатия AFBC 1.3, а пропускная способность выросла с 24 до 32 инструкции FP32 за цикл на ядро. Также G77 может обрабатывать 4 текселя за цикл, по сравнению с двумя в G76. При всех этих улучшениях G77 сохранил энергопотребление и площадь на уровне G76, что обещает выпуск более мощных устройств при тех же габаритах.
ARM ML
ARM ML предназначен для смартфонов, «умных» камер, AR/VR устройств, беспилотников и медицинских приборов. Он поддерживает различные виды нейронных сетей, в том числе сверточные и рекуррентные, и может использоваться для классификации и обнаружения объектов, улучшения изображений, распознавания речи и распознавания естественного языка. NPU оптимизирован для совместной работы с Cortex-A77 и Mali-G77. Через ONNX ARM ML поддерживает открытый комплект разработки ARM NN и основные фреймворки для машинного обучения: TensorFlow, TensorFlow Lite, Caffe, Caffe 2.
Новая архитектура ARM ML включает фиксированные функции для развертывания нейронных сетей, создания слоев и работы с отдельными примитивами и операторами. NPU имеет встроенный сетевой контроллер и функцию прямого доступа к памяти, которая управляет всеми переходами в сети, в фоновом режиме извлекает и помещает данные в основную память.
Встроенная память предоставляет централизованное хранилище для весов и карт, сокращая объем трафика во внешнюю память и увеличивая время автономной работы. Также ARM ML позволяет масштабировать систему: в одном кластере можно сконфигурировать до 8 ядер с производительностью 32 триллиона операций в секунду или собрать конфигурацию из 64 NPU.
