ARM全新DynamIQ技術詳解：真正的人工智慧手機要來了！

2016年初，隨著AlphaGo大敗圍棋世界冠軍李世石，人工智慧概念大熱，各類人工智慧產品也迎來了爆發。

眾多的科技巨頭也紛紛在人工智慧領域投下了重注。

根據國外調查機構Tractica的統計預測數字顯示，到2024年人工智慧的市場規模將達到406億美元（約合人民幣2700億）。

相比之下2015年人工智慧市場規模僅為490億元，而這也意味著整個人工智慧市場將呈現出爆炸式增長。

面對這樣一個巨大的市場需求，ARM也開始了行動。

2017年3月21日下午，ARM在北京金隅喜來登酒店召開發布會，正式發布了全新的有針對人工智慧及機器學習進行優化的DynamIQ技術，而這項技術也將作為未來下一代ARM Cortex-A系列處理器的基礎。

ARM稱DynamIQ將是下一代計算革命的開始，將重新定義計算，可以覆蓋覆蓋從端到雲的安全、通用平台。

將被廣泛應用於汽車、家庭以及數不勝數的各種互聯設備，這些設備所產生的數據會在雲端或者設備端被用於機器學習，以實現更先進的人工智慧，從而帶來更自然、更直觀的用戶體驗。

ARM計算產品事業部總經理Nandan Nayampally表示：「ARM是當今行業的架構首選，我們已解決無所不在的計算需求為己任，推動人工智慧、自動控制系統的發展，並加速虛擬世界與混合現實體驗的整合。

為此，我們推出全新的ARM DynamIQ技術，幫助我們的合作夥伴在不犧牲效率的同時實現較以往任何時候都更高的性能表現。

」

DynamIQ技術詳解

自2011年ARM big.LITTLE技術推出以來，它已經成為了目前運用非常廣泛的多核架構技術。

而全新推出的DynamIQ技術則是big.LITTLE技術的重要演進。

原有的big.LITTLE技術是將多個大核組成一個計算集群、多個小核組成另一個計算集群，然後進行協作運行。

而全新的DynamIQ big.LITTLE將允許在單一計算集群上進行大小核配置，可以出現比如1+3、1+7、3+5等諸多類型（目前最多可以支持配置8核），將可配置性提升到了一個新的台階。

同時，DynamIQ big.LITTLE還可以對每一個處理器進行獨立的頻率控制以及開、關、休眠狀態的控制，可以實現高效的、無縫的在不同任務間切換最合適的處理器。

此外，DynamIQ還對內存子系統進行了重新設計，可以對內存進行更細顆粒度的管理，實現更快的數據讀取和全新的節能特性。

而DynamIQ的這些特性都將使得DynamIQ big.LITTLE在功耗上的表現也更為突出。

ARM稱DynamIQ技術代表了多核處理設計行業的轉折點，其靈活多樣性將重新定義更多類別設備的多核體驗。

這裡需要強調的是，DynamIQ big.LITTLE不僅可以在單一計算集群上進行大小核配置，同時也可以通過結合Corelink等技術，實現多個計算集群的組合，而這也意味著，未來可能會出現一個（5+3）的大核計算集群+一個（2+6）小核計算集群或者更多的四五個計算集群的架構。

在發布會後的QA環節，ARM處理器事業部總經理兼副總裁Nandan Nayampally也表示，未來將會推出基於DynamIQ技術的大小核。

而且2018年，就會有相應的終端出現。

DynamIQ技術將會率先被用在智慧型手機領域，此外也將會進入汽車、嵌入式領域、企業級市場等。

Nandan稱，在智慧型手機這樣的移動終端上，可能使用一個8核的DynamIQ計算集群就足夠了，但是在企業級市場，確實可能會可能會用到多個DynamIQ計算集群，所以將會用到16核甚至更多核的情況，而這也是為什麼說DynamIQ也非常適合企業級市場的原因。

另外，目前現有的ARM內核將不支持DynamIQ技術，需要等到下一代的ARM V8.2版本才能支持。

而對於晶片設計廠商來說，DynamIQ技術也並不會帶來晶片設計上太大的變動。

同時在IP授權模式上也將會與ARM以往的策略一樣。

DynamIQ為什麼適合人工智慧？

ARM前面強調了DynamIQ技術將會被廣泛的用於人工智慧和機器學習領域，那麼它在這些方面到底有何優勢呢？

首先，全新的DynamIQ big.LITTLE架構就非常適合人工智慧和機器學習的。

以語音識別為例，當需要喚醒設備時，這個時候關鍵詞激活設備，只需要啟動一個小核就可完成，而隨後的語音識別就會立刻需要性能更強的核心；如果是面部識別則可能設備一開始就需要更強的性能，而當識別完成後，工作則遷移至小核。

不難看出，人工智慧對於大小核之間的調配、無縫切換都要求很高，顯然全新的DynamIQ big.LITTLE架構是非常適合的，將會為機器學習和人工智慧應用帶來更快的響應速度。

其次，DynamIQ還特別加入了針對人工智慧的指令集和優化庫，下一代ARM V8.2版本的指令集將支持神經網路卷積運算，可以極大的提升人工智慧和機器學習的效率。

據ARM透露，針對人工智慧和機器學習的全新處理器指令集在採用DynamIQ技術的Cortex-A系列處理器在優化應用後，可實現比基於現有的Cortex-A73的設備高50倍的人工智慧性能，並最多可提升10倍CPU與SoC上指定硬體加速器之間的反應速度。

與此同時，DynamIQ還加入了針對目前現有的各種人工智慧算法的接口支持。

這也意味著原有的人工智慧算法廠商也能夠基於DynamIQ的晶片來進行產品設計。

此外，在人工智慧與機器學習目前比較熱門的應用領域——自動駕駛方面，DynamIQ技術也能夠為ADAS解決方案帶來更快的響應速度，並能增強安全性，確保合作夥伴能夠設計ASIL-D合規系統，即使在故障情況下仍然能夠安全運行。

以上這些特性都使得DynamIQ非常適用於人工智慧與機器學習領域。

不過需要注意的是，基於DynamIQ的SoC依然是通用型SoC，它並不會替專用型代人工智慧和機器學習晶片，它的優勢在於擁有更加廣泛的和更加靈活的適用性，可以適用於更多類型的市場。

同時它也可以與專用型晶片結合起來應用。

DynamIQ將推動人工智慧在智慧型手機上的應用

從2016年底開始，智慧型手機市場掀起了人工智慧熱。

不少手機廠商都在強調其智慧型手機具有人工智慧，並以此為賣點進行宣傳。

比如去年年底華為推出的榮耀Magic就號稱是「人工智慧手機」。

但實際上，目前所謂的人工智慧手機並不是真正的人工智慧，或者可以說只是人工智慧的一部分，比如面部識別、語音識別等、語音助手等功能。

但是不可否認，人工智慧將是未來智慧型手機發展的一個重要方向。

此前，《福布斯》就有文章稱「未來人工智慧將與智慧型手機深度融合，成為人們生活中的好幫手。

它們就能夠進一步使智慧型手機從被動的工具變成主動的合作夥伴，幫助我們做決策，甚至替我們做決策。

」

雖然谷歌、Facebook、蘋果等公司在雲端使用深度學習軟體來完成諸如臉部識別和語音識別的任務，但是這需要始終保持聯網狀態，所以仍然還需要本地化的人工智慧，此前高通也打造了軟體開發工具包將深度學習技術從雲端轉到智慧型手機，但是性能卻很有限。

而ARM DynamIQ的推出則將在一定程度上幫助手機晶片廠商解決這一問題。

再結合目前智慧型手機廠商對於人工智慧的熱情，這勢必也將推動人工智慧在智慧型手機端的應用。

ARM計算產品事業部總經理Nandan在會上也表示，DynamIQ雖然可適用於各種領域，但是首先還是會應用於智慧型手機上。

據Nandan透露，目前已經有部分晶片廠商拿到了DynamIQ的授權，其中就包括有大陸晶片廠商。

而從此前大陸廠商與ARM之間的配合度來看，此前麒麟960就是首款採用了ARM最新的A73 CPU內核和最新的Mali G71 GPU內核處理器。

再加上此前，華為積極推出號稱「人工智慧手機」的榮耀Magic的態勢來看，華為下一代的麒麟970有可能會採用ARM DynamIQ技術，從而打造真正的「人工智慧手機」。

DynamIQ將引領下一個1000億ARM架構晶片出貨

從1991年開始直到2001年，花了11年左右的時間，ARM架構的晶片出貨才達到了10億顆；很快，2005年全年的出貨量就達到了10億顆；2010年單季度的晶片出貨就達到了10億；2011年每個月的出貨就達到了10億；2013-2017年，ARM與其合作夥伴用了4年時間就實現了翻番，達到了500億顆的出貨量！根據ARM預測，從2017-2021年，ARM架構的晶片出貨量將再翻一番達到1000億顆。

Nandan表示，過去20多年ARM之所以能夠持續保持高速的增長是因為ARM選擇了一條正確的道路（移動市場），而接下來ARM要想在2021年與合作夥伴一起完成1000億顆基於ARM架構的晶片的出貨目標，很大程度上需要依賴於推動人工智慧在各個領域的廣泛應用。

作者：芯智訊浪客劍

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