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从去年开始，人工智能就频频占据了科技头条，在风口浪尖上不断舞动，不只科技巨头将发展方向战略性转移到了这个领域，就连无数创业公司也以此作为出发点拼未来。所谓人工智能，归根结底核心还是大数据和云计算，而且对计算能力要求越来越高。这就迫使处理器厂商要不断加快产品处理速度，从而满足未来人工智能对大数据快速处理的需求。
ARM 作为移动处理器的佼佼者，从占有率看显然已经雄霸移动处理器市场。出货量之大，发展之快让业界惊叹。ARM 副总裁暨计算产品事业部总经理 Nandan Nayampally 介绍， ARM 成立 22 年以来已经累计出货 1000 亿颗，其中有 500 亿颗是在 2013 至 2017 年四年之间完成的。预计到 2021 年，ARM 会再次出货 1000 亿颗。能够获得如此巨大的市场效应，Nandan Nayampally 总结了三点：第一，ARM 架构具有高可拓展性；第二，ARM CPU 应用范围广泛，能够满足从传感器到服务器的不同层级市场的需求；第三，ARM 具有创新性的合作伙伴关系，正是合作伙伴把基于 ARM 的这些芯片应用到不同的领域，推出非常有意义甚至颠覆性的解决方案。
针对人工智能领域，各大处理器厂商都有所动作，ARM 为了帮助合作伙伴进行快速发展，最近推出了 DynamIQ 技术。Nandan Nayampally 解释，DynamIQ 技术是未来 ARM Cortex-A 系列处理器的基础，代表了多核处理设计行业的转折点，其灵活多样性将重新定义更多类别设备的多核体验，覆盖从端到云的安全、通用平台。DynamIQ 技术将被广泛应用于汽车、家庭以及数不胜数的各种互联设备，这些设备所产生的以泽字节(ZB，一泽字节大约等于 1 万亿 GB)为计算单位的数据会在云端或者设备端被用于机器学习，以实现更先进的人工智能，从而带来更自然、更直观的用户体验。
ARM 副总裁暨计算产品事业部总经理 Nandan Nayampally 先生
自 2009 年以来，ARM 移动端的 CPU 性能提升了 100 倍。DynamIQ 是针对下一个计算时代应运而生的新技术，优势如下：
DynamIQ 重新定义了多核
以前在做群集的时候，在一个群集里面是要同等级别，同样运算能力的核。有了 DynamIQ 技术，在一个群集中最多可以放 8 个核，而且这 8 个核可以是不同处理能力的核。这意味着不管有没有大小核 big.LITTLE，都能够实现同构，或者异构计算。DynamIQ 与 CoreLink 和 Cache Coherent Interconnect 技术互补，实现与大型计算系统的连接。此外， DynamIQ 对于内存子系统做了重新的设计，核本身具有更强的处理能力和更高的性能。这些性能以及快速响应都被延展到片上系统的其它部分。
DynamIQ 加速 AI 在各个领域的普及程度
人工智能和机器学习无所不在，如何对其进行加速呢？Nandan Nayampally 表示，ARM 是通过对 CPU 以及片上系统两方面性能的提升来实现的。在指令集方面，ARMv8.2 的版本支持 DynamIQ 技术，其中包含专门针对人工智能工作负载的指令集，以及相应的优化库。专门的 AI 工作负载，可能有 50 倍性能的提升。这也就意味着我们能够实现人工智能工作负载在 CPU 各个核上的部署和分配更加高效。值得注意的是，优化库本身是一个软件，是针对在 CPU 上跑的指令集做优化的。ARM 不会再单独做一个硬件的加速器专门针对 AI，所以针对 AI 工作负载的这些优化性能提升完全是传统软件来实现的。另外，DynamIQ 有专门针对这些 AI 的加速模块的设计精良的接口，从而实现更快的响应速度。预计最新一代解决方案可实现比基于 Cortex-A73 的设备高 50 倍的人工智能性能，并最多可提升 10 倍 CPU 与 SoC 上指定硬件加速器之间的反应速度。
面对 DynamIQ 技术的强大性能，首先应该感到紧张的是针对嵌入式系统做处理器的厂家，那么 DynamIQ 技术是否会对目前做嵌入式和 AI 的厂家带来挑战？Nandan Nayampally 认为，这要看具体的应用场景，这种主 CPU 绝对不会替代有专门用途的 AI 芯片。什么时候用 ARM DynamIQ 最好？当你有这样一颗芯片，你想让它在人工智能方面发挥更多的功能，让它能够更加灵活，这时候使用 DynamIQ 技术是比较不错的。
Nandan Nayampally 的回答比较客观，但是面对 ARM 目前即有的市场，以及其强大生态圈，如果合作伙伴想采用 DynamIQ 技术开发人工智能应用相关芯片并快速进行推广，势必比其它专有厂商更有竞争力。中小创业公司如果想在这场争夺中取得胜利，要么加入 ARM 阵营，要么以更快的速度占领市场。
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