近日，Arm 正式发布了其全球首款 Armv9 边缘 AI 计算平台。据介绍，该平台以全新的 Arm Cortex-A320 CPU 和边缘 AI 加速器 Arm Ethos-U85 NPU 为核心，可支持运行超 10 亿参数的端侧 AI 模型。
全新发布的 Arm Cortex-A320 是 Arm 首款基于 Armv9 架构的超高能效 CPU，专为物联网应用优化，也是该全新计算平台的核心组件。与上一代 Cortex-A35 相比，Cortex-A320 在机器学习（ML）计算能力上提升了 10 倍，标量计算性能提高了 30%。同时其能效比较 Cortex-A520 提升了 50%。此外，Cortex-A320 支持四核共享集群，可根据不同需求灵活扩展，满足各种应用场景的需求。
作为此次边缘 AI 计算平台的另一核心, 对 Transformer 网络具有原生支持的 Ethos-U85 NPU 是 Arm Ethos-U 产品线中的第三代 NPU。与前一代产品相比，该 NPU 的性能提升了四倍，能效提高了 20%，并且可在主流网络上实现高达 85% 的利用率。
Cortex-A320 CPU 和 Ethos-U85 NPU 实现了深度配合:Cortex-A320 可以为 Ethos-U85 提供更高的内存容量与带宽，让大模型在 Ethos-U85 上的执行如虎添翼；任何开发者们不希望在 Ethos-U85 上运行的 AI 操作，可以回退到 Cortex-A320，利用其 Neon/SVE2 引擎更灵活有效地在 CPU 上执行。这使智能物联网与消费类电子生态系统能够在正确的时间，并在合适的地方运行最适合的工作负载。
与去年发布的基于 Cortex-M85 搭配 Ethos-U85 的平台相比，全新 Armv9 边缘 AI 计算平台的 ML 计算性能提升了 8 倍，带来了显著的 AI 计算能力突破, 助力大模型与生成式 AI 在物联网领域的落地。
值得一提的是,Cortex-A320 充分利用了 Armv9 增强的安全性和 AI 计算特性, 这些特性此前已经在其他市场得到广泛应用，而 Arm 现在也将其引入物联网领域。
在安全性方面,Cortex-A320 引入了 Secure EL2, 该特性增强了 TrustZone 内部的隔离性，支持更安全地运行软件容器 ; 指针验证 / 分支目标识别（PACBTI）可有效缓解跳转和返回编程中的指针安全隐患 ; 内存标记扩展（MTE）可通过内存标记机制，使黑客更难利用漏洞进行攻击，提高整体系统安全性。
在 AI 计算能力方面，增强的 Neon 和可伸缩向量扩展 (SVE2) 技术，可提供更高效的 ML 计算能力 ; 支持 BFloat16 等新数据类型，提高了 AI 计算的精度和能效 ; 而新增的矩阵乘法指令，优化了 AI 和 ML 计算性能，加速神经网络推理和训练任务。
去年，Arm 推出了 Kleidi 软件库，并将其引入了智能手机和服务器市场，它包含优化 AI 负载在 Arm CPU 上执行的 KleidiAI 和加速机器视觉的 KleidiCV。现在,Arm 将 Kleidi 扩展到了物联网。KleidiAI 是一套专为 AI 框架开发者设计的计算内核，让开发者可以无缝地在 Arm CPU 上获取最佳性能。它支持如 Neon 和 SVE2 等 Armv9 架构的关键特性，大幅提升了 AI 的计算效率。此外，KleidiAI 已经集成到多个主流 AI 框架，包括 Llama.cpp、ExecuTorch 和 LiteRT（通过 XNNPACK），可加速 Meta Llama 3 和 Phi-3 等主流 AI 大模型，进一步释放 AI 计算性能。
从 AI 发展初期开始，Arm 技术一直推动着边缘智能创新的发展轨迹。此次发布的全新 Armv9 边缘 AI 计算平台可覆盖多个应用场景，实现包括视觉和自然语言在内的多模态的环境感知与理解，进而运行智能体 AI、自主规划、执行复杂任务。展望未来，Arm 全新的边缘 AI 计算平台对物联网生态系统带来的影响值得期待。
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（文：AI前线）