繼2016年在台北COMPUTEX發表最新款CPU、GPU授權方案後，時隔一年，安謀國際(ARM)又選在COMPUTEX展會期間發表最新一代CPU及GPU方案。值得注意的是，受到人工智慧(AI)影響，今年ARM的新CPU及GPU不僅對AI算法有更完善的支援，同時在平台發展策略上也做了明顯調整。
ARM副總裁暨運算產品事業部總經理Nandan Nayampally表示，集中式(Centralized)的人工智慧架構在安全及隱私方面有許多疑慮，而且對網路基礎建設有相當高的依存度。ARM對人工智慧的願景是實現安全且無所不在的人工智慧。為了實現這個目標，ARM有責任重新規劃其產品，以便為網路端點與雲端挹注更具效率且安全的分散式智慧(Distributed Intelligence)。
ARM在2017年3月發表其DynamIQ技術，並於COMPUTEX期間發表首波支援該技術的Cortex-A75、Cortex-A55處理器。這兩款處理器均支援專為提升人工智慧運算效能設計的專屬指令集，以便在未來3～5年將人工智慧運算效能提升50倍。另一方面，這些支援DynamIQ的核心，可以用更具彈性的方式組成核心叢集，以便在性能、功耗及成本上滿足更多元的應用需求。
更細分來看，Cortex-A75是一款效能接近筆記型電腦處理器的高效能核心，其單執行緒的處理效能比前一代核心大幅提升50%，還搭載更好的多核處理功能，筆記型電腦、網路設備或伺服器，都是這款核心鎖定的應用目標。Cortex-A55則鎖定在中階市場，雖然效能不比A75，但比起前一代相同定位的Cortex-A53，其每毫瓦效能仍提高了2.5倍。
至於在GPU方面，ARM則發表最新款GPU授權核心Mali-G72。相較於前一代G71核心，G72核心支援Mobile Multiview、MultisamplingAnti-Aliasing、ASTC、Foveated Rendering與PLS-G Buffer等新技術，可以在更節省頻寬的前提下提供更好的虛擬實境視覺體驗。據估計，在執行同一款遊戲的情況下，G72核心的GPU寫入頻寬將比G71節省68%，因此省電性能將大幅提升。
事實上，不管是虛擬實境運算或是人工智慧運算，最耗電的任務都不是運算本身，而是大量的資料傳輸。因此，任何能節省頻寬的新技術，都可以對晶片耗電量帶來明顯改善。
除了新的CPU及GPU核心外，ARM也發表了全新的ARM Compute Library。這款免費開源的函式庫(Library)彙集了一系列針對Cortex CPU及Mali GPU架構最佳化的低階軟體函數，不管是現有或即將推出的ARM SoC，都可以從這個函式庫獲得明顯的人工智慧演算法效能提升效益。據ARM內部估計，採用這個函式庫，機器學習與人工智慧演算法的效能將可提升10～15倍之多。
此外，這個函式庫也是ARM針對人工智慧所做的最大策略調整之一。該函式庫不只支援ARM自家的處理器核心，同時也可以支援其他第三方人工智慧加速器矽智財(IP)。
Nayampally指出，人工智慧演算法加速器並不在ARM的產品發展藍圖裡，但許多晶片開發者都會在設計SoC時添加某種加速器，以提升執行某些人工智慧演算法的效率。ARM副總裁暨多媒體處理器事業部總經理Jem Davies則補充，由於客戶採用的演算法不同，因此這類加速器可能是可編程的數位訊號處理器(DSP)，也可能是固定功能的實體電路，端視客戶的應用需求而定。因此，ARM將透過提供函式庫的方式來協助客戶實現SoC整合，並提高各種異質核心的協作效率。
除了新核心與新的函式庫外，ARM也推出了對應的軟體開發環境。結合虛擬原型(Virtual Prototype)與DS-5 Development Studio開發環境，軟體開發者將可在ARM生態系統推出晶片硬體前，便開始著手開發針對DynamIQ最佳化的軟體。
Nayampally總結，展望未來5年，基於ARM核心的處理器晶片出貨量，將達到1,000億顆。為了實現這個目標，ARM的生態系統必須從實體運算世界轉型到無所不在的運算(Total Compute)。在本屆COMPUTEX期間所發表的新產品，將使ARM與其合作夥伴更接近Total Compute的願景，並帶動智慧解決方案的轉型。
