【新智元導讀】近日，ARM發布了下一代架構設計方案，三款重磅利器騰空出世：Cortex-A77 CPU、Mali-G77 GPU和ARM ML處理器，性能全面提升。ARM表示，新的旗艦級IP將定義2020年高端智能手機性能，提供新一代的人工智慧體驗。

ARM祭出了三把利器。

昨日，全球領先半導體知識產權(IP)提供商ARM重磅發布了下一代架構設計方案，其中包括：

• Cortex-A77 CPU；
• Mali-G77 GPU；
• ARM ML處理器。

ARM表示，新的旗艦級IP將定義2020年高端智能手機性能，提供新一代的人工智慧體驗。

而在此前，新智元也報道了ARM宣布暫停與華為的合作的相關消息，或許此次ARM發布的旗艦級IP將與華為無緣。

不過，華為目前已經獲得了ARM8架構的永久授權(ARM8是ARM公司的32/64位指令集，目前的處理器都是這一指令集的產物)。也有可能完全自主設計ARM處理器，並掌握核心技術和完整知識產權，具備長期自主研發ARM處理器的能力。

(對Cortex和Mali不了解？沒關係，新智元在文末附了它倆的全家福！)

代號Deimos，新一代CPU性能大幅提升

去年的ARM發布的Cortex-A76其實是一個非常成功的核心架構，全新的架構體系與7nm TSMC工藝的結合，帶來了巨大的性能和效率飛躍，麒麟980和驍龍855就是很好的例子。

但ARM真正的競爭對手主要來自蘋果的CPU設計團隊。僅從CPU來說，目前，蘋果的A11、A12仍然有著較為明顯的性能、效率優勢。

ARM發布的Cortex-A77代號為Deimos(戴莫斯，畏懼之神)，與上一代A76可謂是一脈相承，很大程度上保持了上一代的特性。

從官方給出的參數來看，有如下幾個關鍵特性：

• 依舊採用Armv8.2架構，支持 AArch32 和 AArch64；
• 64KB L1指令和數據緩存；
• 256或512KB L2緩存；
• 以及高達4Mb L3緩存

ARM表示，Cortex-A77和Cortex-A76保持相同的3.GHz峰值頻率目標。但預計廠商不會在新一代Soc達到這麼高的頻率。

Cortex-A77將更多的計算能力用於設備安全的邊緣計算上。這些計算能力使用範圍包括AI攝像機、視覺場景檢測、3D掃描、生物特徵用戶ID(人臉識別)、語音識別、遊戲中的ML和AR中的ML等。

從性能角度來看，Cortex-A77相比於A76有了許多性能上改進：

• 單線程性能提升20%；
• FP性能提升35%；
• 內存寬頻提升15%。

更高的性能也意味著能更好地響應支持AR的新應用程序以及帶來的體驗。通過Cortex-A77，手機遊戲領域的增強現實技術在未來幾年有望實現大幅增長。並且Cortex-A77還將支持5G，愛立信在2018年11月的移動報告中預測，到2024年，將有大約15億台智能手機設備具備5G功能。

而眾所周知，對於計算密集型ML、AR和其他新出現的設備來說，5G是一個基本需求。它將帶來更快的速度、大帶寬（5到20 Gbps）、8K解析度的流媒體和360度視頻。

ARM GPU採用全新架構Valhall，性能大躍進

除了Cortex-A77之外，ARM還重磅發布了新一代Mali-G77。

劃重點：Mali-G77採用了全新架構，Valhall。而在G71-G76採用的架構都是Bifrost。

Mali-G77在性能、密度和效率方面取得了一些重大改進。雖然去年的Mali-G76引入了對執行引擎計算架構的一些重大更改，但G77的改進更大，並且脫離了ARM相對不同尋常的計算核心設計。

據ARM官方宣稱，Mali-G77較前代產品相比：

• 效能提升30%、性能提升30%、機器學習性能提升60%；
• 每mm2性能較A76預計提升1.4倍；
• 在相同的工藝和相同的性能下，實現30％的同比能效改進；
• 並且比Mali-G72節省50％的功耗。

從官方給出的性能來看，ARM Mali-G77的性能已然接近目前蘋果A12的性能，同時也超過了高通Adreno 640的性能。

ARM ML NPU

隨著智能手機和計算機繼續利用AI來實現攝影中的場景識別或增強現實中的物體識別等功能。同時，許多公司也構建了專門的神經處理單元來處理這些任務，從而減輕了CPU和GPU的壓力。

而此次，ARM還發布了其最新的NPU，提供了高達兩倍的能效，並且是上一代內存壓縮的三倍。與開源的ARM NN軟體框架相結合，ARM表示該晶元的八核版本可提供高達32 TOP/s的性能。

網友怎麼看？

worldvoipcenter：可惜了華為不能用

abufrejoval指出，雖然擴展所有Prefetch（預載入）對於性能來說似乎是一件好事，但它也增加了旁路攻擊的概率。

syxbit吐槽：ARM的每個Q&A環節都應該有人說「嘿，趕上Apple之前請閉嘴」作為Android用戶，擁有嚴重劣質的SoC真的很令人沮喪。

raptormissle：所以看起來SD 865最終將打破4000 geekbench單核心得分，並且可能在多核心中獲得12000+。ARM終於在蘋果公司的競爭環境中佔據了一席之地，因為我真的不希望看到A13那麼火！

GC2:CS對蘋果的發熱問題非常不滿：76性能實現了飛躍。老實說，我很樂意以較低的功率獲得相同的性能。並削減/限制峰值功率...而不是購買風扇配備手機

0iron邪魅一笑發出靈魂一問：那麼A77屬於「美國原廠技術」，會受到出口禁令的影響嗎？

wilsonkf回應0iron：非常有可能，但也許為時已晚。設計階段大部分應該（在禁令之前）早就完成了。

Lodix想知道海思關於今年晚些時候使用ARM IP推出麒麟SOC以及所有正在發生的事情，目前的情況看起來讓人有些沮喪。

Wilco1：由於大內核之間的性能差距鴻溝正在加速撕裂，因此提高小內核的性能似乎比進一步增加性能更為重要。

那麼親愛的新智元網友，你怎麼看？留言說出你對ARM的看法吧！

附：Cortex、Mali全家福一覽

面向嵌入式的Cortex家族

ARM處理器能耗和成本低，性能高，被廣泛應用在動通信領域。另一方面，超級計算機消耗大量電能，ARM同樣被視作更高效的選擇。

但是移動設備對嵌入式微處理器的綜合性能越來越高，為了應對日益增長的算力需求，ARM推出了Cortex系列，Cortex在英文里代表大腦皮層。

針對不同的應用需求，ARM推出了Cortex-A、Cortex-R和Cortex-M。其中Cortex-R追求實時性，而Cortex-M追求低成本。

Cortex-A系列則追求極致性能，是Cortex系列中性能王者，而且製作工業也在不斷挑戰極限。從A76的10nm開始，到A77的7+nm，未來A系列還會推出5nm晶元。

A系列利用多核技術為傳統MPCore處理器提供單個到四個內核的可擴展性，為DynamIQ處理器提供單個多達八個內核；改進了數據安全性和隱私性，高級安全性和RAS功能以及集成的AI功能，使基於DynamIQ的系統能夠提供廣泛的解決方案。集成在DynamIQ處理器中的高級電源管理功能可為節能設計提供更高的功耗節省。主要應用於性能密集型同，例如移動設備、自動駕駛以及醫療。

下圖是Cortex-A系全家福：

Cortex-A系列器件的主要特性：

• 支持單核和多核配置的可擴展集群
• RISC內核支持Armv7-A和Armv8-A架構
• 完全向後兼容以前ARM處理器的代碼
• VFP和Neon單元執行浮點和高級SIMD指令集
• 可選的加密加速器引擎，支持AES，SHA1和SHA2-256等演算法
• 內存管理支持（MMU）支持具有各種頁面大小的虛擬地址和物理地址空間
• 硬體轉換表走向虛擬到物理地址轉換
• Big-endian和little-endian數據訪問支持
• 對基本載入/存儲指令的未對齊訪問支持

ARM的GPU：Mali家族

除了ARM處理器授權，ARM還有一整套GPU授權方案，稱為Mali。之前很多不具備獨立開發GPU技術的晶元供應商，直接使用了ARM處理器+Mali GPU的設計，比如三星、瑞芯微、展訊、意法半導體、全志等。

Mali全家福：

ARM Mali系列多媒體處理器為SoC提供圖形和顯示解決方案。能夠為從入門級大眾市場智能手機擴展到視覺震撼的高性能智能手機、以及基於Android OS的平板電腦和智能電視提供非常好的視覺體驗。

和其他基於IP核心（IP cores）嵌入式技術的3D顯示晶元一樣，Mali顯示晶元組沒有提供特別用來驅動LCD顯示器顯示圖像的顯示控制器（類似於顯卡），相反地，它是一個純3D顯示引擎，它將圖像載入到緩存中，並且由專門負責圖像顯示處理的內置顯示核心來顯示這些圖像。

參考鏈接：

https://www.anandtech.com/show/14384/arm-announces-cortexa77-cpu-ip

https://www.anandtech.com/show/14385/arm-announces-malig77-gpu

https://www.theverge.com/2019/5/27/18641190/arms-cortex-a77-mali-g77-premium-smartphone-2020-chip-design

https://liliputing.com/2019/05/arm-launches-cortex-a77-cpu-mali-g77-gpu-and-arm-ml-npu.html

https://www.tomshardware.com/news/arm-cortex-a77-mali-g77-ml-processor,39430.html

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