【烽巢網(wǎng)】

英偉達(Nvidia)斥資400億美元收購Arm，對科技界來說是一筆意義重大的交易，其影響將需要數(shù)年時間才能在該行業(yè)的許多領域得到闡明。但如果你在過去24小時里聽過這兩家公司在媒體上的喋喋不休，你會認為推動收購的只有一個因素:人工智能。

人工智能是我們這個時代最強大的技術力量。這是自動化的自動化，軟件編寫軟件的自動化，”英偉達首席執(zhí)行官延森黃在今早的新聞發(fā)布會上告訴記者?！?英偉達和Arm)將攜手打造人工智能時代的全球頂級計算公司?！?/p>

在隨后的同一個電話中，Arm首席執(zhí)行官西蒙?西格斯(Simon Segars)重申了這些觀點?！拔覀儸F(xiàn)在看到的是一個由人工智能定義的世界，”塞格斯說?！拔覀兛吹?a target="_blank" href="http://www.comcomcom.net/archives/tag/%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e8%83%bd" title="View all posts in 人工智能">人工智能正在達到一個成熟的階段，每天都可以找到越來越多的更新的應用程序來使用人工智能。通過Arm和Nvidia的結合…我們可以讓世界半導體行業(yè)制造出符合這一愿景的芯片?！?/p>

在某種程度上，對這兩家公司來說，關注人工智能是一種防御性的公關舉措。這個收購涉及很多棘手的問題,包括手臂的英國投資的長期狀態(tài)(這是一個國家的寶貴一些高科技成功故事),和新的所有權的可能性將危及Arm的芯片許可業(yè)務(吸引客戶喜歡蘋果和三星,部分原因在于其獨立性)。但這些問題需要數(shù)年時間才能解決，而通過將對話帶回人工智能，英偉達和Arm可以專注于一個閃亮、令人興奮、細節(jié)模糊的話題。

不過，這并不意味著他們這么做是錯的，因為英偉達收購Arm的基本前提是，Arm將帶來令人興奮的機器學習應用。

這個偉大的想法是，人工智能就像古代的神一樣，終于從云端走下來，行走在人類之中。機器學習算法過去依賴數(shù)據(jù)中心進行計算，人工智能工具和應用程序通過互聯(lián)網(wǎng)將信息發(fā)送到這些遠程服務器進行處理。不過，盡管重型芯片仍是研究和尖端應用所必需的，但許多機器學習工具現(xiàn)在已經(jīng)足夠輕，可以在不連接互聯(lián)網(wǎng)的情況下在設備上運行。這樣做的好處很簡單:您可以獲得更快的處理速度、更高的安全性和更低的功耗。這就是為什么我們的智能手機現(xiàn)在可以做像人工智能增強的照片，為什么我們有像醫(yī)院里的消毒機器人和豬的面部識別這樣的技術。這些移動應用程序(被稱為edge AI)確實是該領域的未來。

正如黃所言:“人工智能正在從云向邊緣發(fā)展，與人工智能計算機連接的智能傳感器可以加快結賬速度、引導叉車、協(xié)調交通、節(jié)約電力?！奔僖詴r日，將會有數(shù)萬億個由人工智能驅動的小型自主計算機與世界各地強大的云數(shù)據(jù)中心相連?！?/p>

作為許多人工智能數(shù)據(jù)中心使用的gpu的創(chuàng)造者，英偉達可以提供這個等式的前半部分，而設計廉價、節(jié)能的移動芯片的Arm則負責第二個等式。不需要天才就能發(fā)現(xiàn)這兩項業(yè)務之間存在潛在的盈利重疊。(盡管需要400億美元才能實現(xiàn)這種重疊。)

從這個意義上說，英偉達和Arm對人工智能的關注是完全合理的，因為兩家公司各自的專業(yè)技能可以改善彼此的人工智能產(chǎn)品。正如芯片市場分析師Patrick Moorhead對該交易的看法:“Arm在Nvidia沒有或沒有那么成功的領域發(fā)揮作用，而Nvidia在許多Arm沒有或沒有那么成功的領域發(fā)揮作用?！?/p>

首先，英偉達可以利用Arm cpu的效率降低其數(shù)據(jù)中心的能耗。雖然edge AI是該領域未來的重要組成部分，但數(shù)據(jù)中心也不會消失，而且運行它們的能源成本也很高。英偉達首席執(zhí)行官黃在今早的電話會議上表示，“能源效率是未來計算機發(fā)展中最重要的一件事?！彼硎?，這將是此次收購的重點。與此同時，Arm將從英偉達的人工智能專業(yè)知識和資源中獲益良多。Nvidia在機器學習領域的影響力令人印象深刻，涉及機器人、自動駕駛汽車和醫(yī)學想象等領域，并不斷發(fā)表有趣和新穎的ML研究。它的規(guī)模也足以加速Arm所需的任何研發(fā)工作，從而進一步推動其人工智能能力。

恰當?shù)氖?，英偉達能夠提供額外的資金，部分原因是出于對人工智能的興趣。正如記者Alistair Barr在推特上指出的，早在2016年，英偉達的市值為300億美元，但由于機器學習(以及其他)對其gpu產(chǎn)生的需求，其估值已經(jīng)超過了3000億美元。因此，盡管對人工智能的需求推動了這筆交易，但它也讓交易成為可能。

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英偉達周日表示，將以400億美元的價格從軟銀手中收購芯片制造商Arm。Arm將作為英偉達(Nvidia)的一個部門運營，總部仍將設在英國。該公司表示，Arm將“繼續(xù)運營其開放授權模式，同時保持其全球客戶中立性?！钡摻灰兹钥赡苊媾R嚴格的監(jiān)管審查。

2016年，軟銀以310億美元收購了Arm。這家英國公司的知識產(chǎn)權為蘋果、三星和高通等公司的移動設備處理器提供了動力。自從軟銀收購Arm以來，Arm的價值可能只是在上升，因為微軟制造了基于Arm的Surface和用于Arm的Windows版本，而蘋果計劃在未來的mac電腦上改用基于Arm的芯片。

英偉達是gpu的主要制造商，Arm也負責gpu的設計，但除了用于任天堂Switch等設備的Tegra系列移動芯片外，英偉達在CPU設計或移動硬件方面并沒有太大作為。

在接受《福布斯》采訪時，英偉達首席執(zhí)行官黃延森表示，收購后他的首要任務將是“將英偉達的技術通過Arm龐大的網(wǎng)絡帶來”。不過，這并不一定意味著Arm會改變目前的授權模式。彭博社報道稱，“黃表示，英偉達在此次收購上花費了大量資金，沒有任何動機去做任何可能導致客戶離開的事情?！?/p>

或許是為了強調，它打算在短期內讓Arm保持中立的技術供應商，該交易強調，Arm的總部將繼續(xù)設在英國劍橋，而英偉達表示，它將在那里投資建設一個新的人工智能研究中心。英偉達將此次收購定位為開啟下一階段的人工智能計算。英偉達(Nvidia)和Arm都看到了在啟用能在Arm芯片上運行的人工智能軟件方面的增長機會，這些軟件可以運行在從微型智能手機到大型服務器的各種芯片上。

英偉達曾雄心勃勃地為手機制造cpu，但收效甚微。這次收購可能會明顯改變這一點，但看起來至少在開始階段，焦點將放在數(shù)據(jù)中心上?！案淖兊氖俏覀兊穆肪€圖的速度。我們可以肯定的是，數(shù)據(jù)中心和云都在吵著要Arm的微處理器，Arm的CPU?！薄澳茉葱手苯愚D化為計算能力、計算吞吐量和供應服務成本?！?/p>

這則消息凸顯了英偉達在過去五年中取得了多么大的成功，專注于gpu、自動駕駛汽車和人工智能等領域。

這次收購當然會面臨監(jiān)管審查，目前的并購環(huán)境比近年來任何時候都不友好。然而，英偉達和Arm沒有直接競爭的事實可能有助于引導這一過程。

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據(jù)彭博社報道，蘋果將于2021年發(fā)布首款搭載ARM處理器的Mac電腦。據(jù)信，作為其Kalamata項目的一部分，該公司正在開發(fā)三款Mac處理器。這三款處理器都基于A14芯片，預計將在今年的旗艦產(chǎn)品iPhone中使用。據(jù)彭博社報道，第一個處理器將包括一個12核的CPU，其中包括8個高性能的“Firestorm”核心，以及至少4個節(jié)能的“Icestorm”核心。

長期以來，一直有傳言稱，蘋果正在開發(fā)自己的內部ARM處理器，以取代目前在mac電腦上使用的英特爾(Intel)芯片。關于這一轉變的傳言至少可以追溯到2012年，從那以后，我們聽到了很多關于蘋果將在2020年或2021年發(fā)布其首款基于arm的Mac的傳言。盡管這份最新報告證實了分析師郭明池(Ming-Chi Kuo)最近的一份報告，即ARM Mac可能在2021年上市，但持續(xù)的covid19大流行可能會迫使蘋果推遲其計劃。

這一轉變將使蘋果對自己的硬件擁有更大的控制權，而目前英特爾一直在努力為每一代新硬件提供顯著的性能提升。目前的ARM處理器通常也更省電，這有助于延長電池壽命。改用ARM預計將使蘋果的處理器成本降低40%至60%。

彭博社的報道提供了大量關于蘋果芯片可能采用的技術細節(jié):

目前，三款基于A14處理器的Mac系統(tǒng)芯片(SoC)設計正在開發(fā)中，基于明年的iPhone處理器的Mac系統(tǒng)芯片的設計也已經(jīng)開始。彭博社推測，蘋果公司計劃將其筆記本電腦和移動芯片保持在同一個開發(fā)周期。
據(jù)報道，該Mac芯片將由臺積電基于5nm制程制造。
第一款芯片將采用8個高性能CPU核心和至少4個節(jié)能核心，共計12個核心。目前iPad Pro使用的A12Z芯片有8個核心:4個高性能和4個節(jié)能。
除了CPU, SoC還將包括GPU。
ARM Mac電腦將繼續(xù)運行macOS系統(tǒng)，而不是改用iOS系統(tǒng)，這與目前使用高通ARM處理器的Windows筆記本電腦所采用的方式類似。
彭博社推測，蘋果的第一代基于arm的機器將是低功耗的MacBooks，因為它自己的芯片將無法與英特爾的高端MacBook Pros、iMacs和Mac Pro電腦相媲美。
據(jù)報道，早在2018年，蘋果公司就開發(fā)了基于當年iPad Pro A12X處理器的原型Mac芯片。這款原型機的成功被認為給了該公司在2020年實現(xiàn)轉型的信心。
最大的問題是，由于軟件兼容性一直是運行在ARM上的Windows筆記本電腦的痛點，第一代和第三代macOS軟件在新的硬件架構上運行得有多好。不管怎樣，這一轉變將是自2005年宣布改用英特爾處理器以來MacBook產(chǎn)品線的最大變化。

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ARM為我們今天喜歡在智能手機上使用的所有移動芯片設計藍圖和指令集。該公司最近推出了一套高端移動設計，計劃在2020年的設備上推出。這包括兩個主要組件:Cortex-A77 CPU核心和Mali-G77圖形部分。

A77最直接的亮點是IPC(每時鐘指令)性能提高了20%，這將轉化為完成復雜任務的切實加速。高通(Qualcomm)、蘋果(Apple)和三星(Samsung)等公司的大多數(shù)單片系統(tǒng)設計，都使用了兩到四個結實的核心，比如Cortex-A77，然后再加上少量更節(jié)能的核心，用于基本任務。與每個A77核心是比其前任更強,手臂是設計提供更多的靈活性,我們可能會看到更多的高性能芯片只有兩個?權力?核心,為提高SOC的其他組件騰出空間,現(xiàn)在包括定制的AI和照片處理硬件。

ARM并不羞于夸耀Cortex-A77“性能堪比當今主流筆記本電腦”，并希望更多的公司采用它來擴大ARM筆記本電腦和便攜式電腦的Windows操作系統(tǒng)。

至于新的mac - g77 GPU，有一個全新的架構叫做Valhall，它聲稱性能提高了40%。微架構增強帶來的能源效率提升據(jù)說達到了30%，性能密度提高了30%，這使得芯片設計師可以在更小的空間里存儲更多的能量。幾乎是事后才想到的，G77芯片增加了60%的機器學習性能，“這大大提高了高級設備智能的推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(NN)性能?！?/p>

總的來說，ARM的這一聲明是為了保持其領先的性能和勢頭。在推動5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和自動駕駛技術的應用方面，ARM做了很多工作，但所有這些都必須由速度最快、效率最高的芯片驅動，而后者正是ARM目前正在充實的部分。

我們可以期待明年推出智能手機、平板電腦，偶爾也會推出配備新款Cortex-A77和Mali-G77設計的筆記本電腦。不過，一個有趣的問題是，作為ARM的授權方，華為是否會重新回到ARM的良好記錄中，還是會像現(xiàn)在這樣被凍結。

ARM在2017臺北國際電腦展前夕宣布推出基于ARM DynamIQ技術的全新處理器，包括ARM Cortex-A75處理器、ARM Cortex-A55處理器和ARM Mali-G72 圖形處理器，旨在進一步加速提升人工智能體驗。

多年功臣A53終于更新

沿用多年的big.LITTLE架構被更新為DynamIQ多核技術，常規(guī)更新包括了大核部分的Cortex-A75以及小核部分的Cortex-A55；在大核更新了Cortex-A72、A73兩代之后，應用極為廣泛、3年內出現(xiàn)在15億臺終端里的小核部分A53也終于換代了。當然，同期公布的還有新的GPU架構Mali-G72。

Cortex-A75、A55各自相比上代性能提升

簡單粗暴地說，性能上以最接地氣的GeekBench?4來看，大核新架構也就是A75的性能是原來A73的1.34倍，小核A55是原來A53的1.21倍。

全新多核技術DynamIQ造就單從集八核

2011年big.LITTLE成為全球首次應用于手機市場的異構處理技術，該技術的架構包括一個高性能“大”（big）CPU集群和一個高效率“小”（LITTLE）CPU集群，它們之間通過一致互聯(lián)實現(xiàn)連接。在該架構上運行的軟件（全局任務調度）可以將正確的應用程序任務調度到正確的CPU上。

多年以來，CPU不斷推陳出新，以實現(xiàn)更多功能、更強性能和更高能效。軟件層也得到了更新，引入了更加智能化的任務調度算法。然而，在此期間，硬件技術架構基礎卻基本保持不變，仍是大小兩個（或多個）CPU集群。

big.LITTLE與DynamIQ

盡管“大”CPU和“小”CPU的潛在組合方式保持不變，DynamIQ卻帶來了一種可以改變異構處理格局的新型技術架構。它的做法是將大小兩個集群合并，從而形成一個兼具大小CPU、完全集成化的CPU集群。使用DynamIQ技術構建的big.LITTLE設計被稱為DynamIQ?big.LITTLE。

DynamIQ?big.LITTLE技術在CPU集群中引入了智能化功耗功能，有助于在一定發(fā)熱量之內最大限度地發(fā)揮性能。

雖然用戶體驗由于應用程序的不斷發(fā)展而不斷變化，但是有一件事情始終不變：用戶體驗在響應速度上十分依賴于單線程計算性能。諸如人工智能（AI）和增強現(xiàn)實（AR）之類的高級用途將對用戶體驗不斷提出更高要求。

然而，手機市場很快就提醒我們：發(fā)熱量限制了設備能夠實現(xiàn)的性能大小。熱效率問題的范圍已經(jīng)超出了手機市場，它在汽車和筆記本電腦等其他市場也是不容忽視的一大因素。

為了克服該問題，big.LITTLE依靠動態(tài)電壓/頻率調節(jié)（DVFS）等技術，可以實現(xiàn)兩個互補的性能域，其中每個性能域都能一致地調節(jié)電壓和頻率。

而DynamIQ通過在單個集群中支持多個可配置的性能域，進一步發(fā)展了該技術。這些性能域由單個或多個ARM?CPU組成，可以在性能和功耗方面進行調節(jié)，并獲得更佳的精細程度，比以前的Cortex-A四核心集群在調節(jié)精度方面可獲得多達4倍的提升。

先進電源管理實現(xiàn)更高能效

在監(jiān)控管理系統(tǒng)升級后，大小CPU之間所有任務轉移現(xiàn)在都可以通過共享內存在單個CPU集群之內進行，從而提升了能效。共享數(shù)據(jù)在“大”CPU和“小”CPU之間的轉移也可以在單個集群之內進行。從系統(tǒng)角度來看，這減少了數(shù)據(jù)流量，從而減少了功耗，帶來了整體系統(tǒng)效率的優(yōu)勢。

配置上以后的中端產(chǎn)品也不再需要像以往全部采用小核心，而是可以采用1大+7小的配置，以幫助中端產(chǎn)品應對更復雜的應用場景。

此外，DynamIQ?big.LITTLE系統(tǒng)還受益于在CPU集群中可配置更大的緩存空間。該緩存空間大小是完全可配置的，進而可以在集群內進行更大量的異構處理，這樣可以減少對外部存儲器的訪問，從而減少運行某些應用程序時系統(tǒng)使用的功耗。

這也意味著減少了CPU的數(shù)據(jù)等待時間，從而在降低功耗的同時提高性能。

DynamIQ?big.LITTLE還采用了DynamIQ技術的先進電源管理功能。DynamIQ系統(tǒng)的設計能夠加快在不同CPU電源狀態(tài)（例如開機、關機和休眠）之間的轉換速度。這縮短了CPU進入待機模式或掉電模式所花費的時間，從而讓進/出待機狀態(tài)的轉換更加高效。此外，還有一項自動內存功耗管理功能，它可以根據(jù)CPU上運行的應用程序的類型，智能地調整集群中可用的本地內存量。

總而言之，big.LITTLE改進了受限環(huán)境中的功耗和熱效率問題，提高了設備的計算能力，從而為消費者提供了更豐富的用戶體驗。DynamIQ技術讓我們站在了一個全新的異構處理時代。更加重要的是DynamIQ?big.LITTLE提高了AR和VR等高性能高級用途的效率。