摘要：AI引爆的新一轮计算潮流，不仅带来了更为多样化的计算需求，也推动了云、边、端一体化的协同发展。受此驱动，算力平台背后的一系列软硬件、算法、生态等正在加速演进。 一直以来，Arm致力于满足不断变革的计算需求，给行业带来新的解题方法。经过多年的迭代和变革，Arm已
AI引爆的新一轮计算潮流，不仅带来了更为多样化的计算需求，也推动了云、边、端一体化的协同发展。受此驱动，算力平台背后的一系列软硬件、算法、生态等正在加速演进。 一直以来，Arm致力于满足不断变革的计算需求，给行业带来新的解题方法。经过多年的迭代和变革，Arm已经转型为全面的计算平台公司，涵盖了从架构、硬件、软件到生态的全方位服务，为产业提供完整的计算解决方案。 Arm的转型将给行业带来哪些深远影响？如何评估其进展和成就？11月19日，一年一度的 Arm Tech Symposia 年度技术大会在上海隆重举行，集中展示了Arm在生成式AI、边缘AI、大语言模型、Chiplet、AI 基础设施、智能驾驶等前沿领域的技术和生态突破。通过这些展示，可以窥见Arm转型的初步成效以及对于产业的影响力，凭借以AI为核心的计算平台、软硬件协同的全栈布局、强大的开放生态号召力，Arm已然成为AI计算的重要基础。
三大驱动力之下，Arm成为广泛AI计算的基础全局思路，稳步打造全面计算平台回溯Arm的业务布局，从最初的IP设计起步，到为各个领域的合作伙伴提供全面的解决方案，不论是产品规划还是生态建设，每一步都是对之前的扩展和深化，直至近年来成功转型为全面的计算平台公司。以移动终端产品线为例，早在2019年，Arm就开始引入系统级优化设计的概念，通过全面计算的设计策略进行产品定义和开发，并在2021年至2023年之间分别推出了TCS21、TCS22、TCS23，以一整套IP组合的方式，帮助SoC设计应对计算子系统(CSS) 构建和配置过程中的复杂挑战，从而减少工程成本和资源消耗，缩短产品上市时间。 同样还有物联网领域的Corstone，它作为Arm物联网全面解决方案的根基，是一套预先集成且经过验证的子系统，具备简化设计流程、产品开发所需的一切，从而使得产品能够更快地流片和量产。 由此窥见，Arm早已开始跳脱传统IP的设计思维。而就在AI技术的快速发展之际，Arm推出面向基础设施、终端的Arm计算子系统CSS（官宣将于2025年推出汽车计算子系统)，旨在提高前沿AI体验的性能、效率和可访问性，帮助生态系统合作伙伴更轻松、更快速地打造芯片解决方案。 底层技术到位后，Arm还积极整合行业资源，通过Arm全面设计（Arm Total Design；ATD）生态系统的打造，将芯片制造所需的关键资源准备就绪，包括ASIC设计公司、IP供应商、EDA工具供应商、代工厂和固件开发商等，为客户实现定制化、高性能SoC解决方案的快速开发和部署。 “现在已经进入分布式计算时代，可扩展的计算能力必不可少，而这一切的核心是Arm计算平台”，Arm基础设施事业部产品解决方案副总裁Dermot O’Driscoll表示，“Arm计算平台将不仅仅惠及单一领域，而是服务于整个生态体系。我们相信在我们与生态伙伴通力合作下，到2025年底，预计将有超过1000亿台基于Arm架构的设备可用于AI。”随着转型为全面的计算平台公司，Arm如何继续助力中国企业保持创新力和竞争力？有哪些新模式和新的增长点？ Arm中国区业务全球副总裁邹挺介绍，今年上半年，Arm Total Access授权订阅模式正式面向中国市场推出。这是Arm技术授权订阅的一种新模式，旨在给芯片设计企业提供更大的灵活性，便于他们更容易获取Arm多样的IP解决方案，在进行产品设计、预研时有更大的自由度。这一授权模式在全球推广已进入第三年，客户数量已经超过300家，目前在中国市场，已有全志科技、兆易创新等芯片企业成功采用，他有信心中国市场会复制全球市场的成功。
此外，还有Arm计算子系统CSS带来的助力。“这就像给芯片企业提供了‘更高的垫脚石’，帮助他们站得更高，更快、更好、更低成本、更低风险推出SoC芯片产品”，邹挺补充。 加速变革，推动无处不在的AI实现在Arm近年的产品和市场布局中，AI都是重要的发力点。 事实上，Arm在2015年通过Neon技术的引入，便开启了AI的技术投资，2021年通过Armv9的发布正开启了AI时代。从设计之初，Armv9就明确了为AI时代服务的定位，通过引入可扩展向量延伸指令集 (SVE)、可扩展矩阵延伸指令集 (SME)等技术，Armv9显著提高了AI处理和机器学习（ML）工作负载的能力。 可以说，Armv9不仅仅是一项技术更新，更是Arm面向未来持续增长的新引擎，能够满足全球对功能日益强大的安全性、AI能力和专用处理的需求，以期驱动下一波基于Arm架构的芯片发展。 再从CPU在通用性、灵活性，以及在功耗和成本等方面的优势来看，它正在数据中心基础设施、包括智能手机以及智能汽车等边缘设备的AI方面发挥至关重要的基石作用。通过与全球合作伙伴的协作，无论是汽车智能自动驾驶系统可扩展、高效和创新的解决方案，大型数据中心中用于训练大语言模型 (LLM) 的海量处理器，还是全球用户每天接触的端侧或是边缘AI设备，Arm架构已经成为AI运行的核心支撑。软硬件协同创新，持续推动AI全栈布局高性能和出色能效一直是 Arm 的DNA，而背后离不开软硬件的协同发展。或者可以说，软件是让 Arm 计算平台独树一帜的原因，正是通过持续的软件投入，才支撑起Arm为广泛应用市场提供的多样、高效且易访问的计算平台。 随着AI工作负载的增长，在Arm从云到端的布局中，软件既是应对复杂性、助力开发者高效创新的重要工具，更是实现差异化的关键。 无论是可使Arm CPU能够在各类软件平台上充分发挥 AI 功能和出色性能的 Kleidi 软件, 还是云原生软件，开发者基于Arm硬件的开发体验持续优化；无论是通过云端与车端环境对等的软件开发一致性来加速AI赋能的软件定义汽车部署，并通过虚拟平台以实现软硬件的并行开发，还是多年来 Arm 在支持开源项目方面所做的努力……这些无不体现出 Arm 通过对软件生态系统的全面支持、开发者赋能和企业的创新实践。迄今为止，全球已有超过 2000 多万名软件开发者在基于 Arm 架构的设备上构建应用，而这将形成良性循环：更多、更好的硬件吸引更多开发人员进行软件开发，进而推动对高效能硬件的需求，彼此互为促进，推动整个堆栈的不断升级优化。
引领汽车变革：重塑开发流程，聚合开放生态之力正是因为在计算架构、软件和生态系统的长期布局，Arm为持续推进计算变革奠定了坚实的基础。特别是在当今的汽车行业，在大模型叠加软件定义汽车的浪潮下，这种全面的布局就更为必要。在2024年Arm Tech Symposia上，Arm展示了对汽车市场的洞察和全面布局，进一步印证了这一观点：正如Arm曾奠定了智能手机变革的基石，如今，它正以一种更为革命性的方式，推动汽车产业的转型和升级。 较之以往的技术革命，汽车电子系统的革命要复杂得多。近百年来，汽车最复杂的组件一直是内燃机，而现在，一辆汽车运行着一亿行代码，内部包含1400到1500个芯片——这更像是以数据中心的方式在运行着，而自动驾驶汽车的代码量将是五倍之多，也就是五亿行代码。麦肯锡甚至预估，汽车软件开发者将从现在的3万名，增长到2030 年的25 万名。 分析这些数字，就不难理解为什么车厂正在着力打破传统的分工和行业格局，以一种更为现代化的方式重新进行思考，归根结底，他们正在寻求以软件为核心的创新方式，推进变革进程。 Arm作为汽车行业变革的核心力量，始终致力于打造适用于整个汽车行业的技术平台和生态系统，进行前瞻性地布局和支持。今年以来，Arm针对汽车领域推出了一系列新技术，主要包括：推出新的Arm汽车增强（AE）处理器和虚拟原型平台，可缩短多达两年的AI汽车开发周期；首次将服务器级Neoverse技术和Armv9架构引入汽车应用，推出首款面向汽车应用的 Armv9处理器Cortex-A720AE等等。这一系列举措体现了Arm为汽车行业带来先进的AI、计算性能、安全及虚拟化功能的技术实力，也体现了它在推动汽车革新方面完整的基础计算布局。 同时，Arm在汽车行业的生态合作和项目也在高速发展中。面临软件定义汽车的挑战，产业链各方首先需要关注对基础软件层的构建，以形成通用的行业软件，这对于下一步实现软件的可移植性、加速软件开发以及实现软件的可升级性至关重要。 洞察了这一根本问题，Arm在2021年发起了SOAFEE（面向嵌入式边缘的可扩展开放架构）项目，旨在汇聚开源力量，通过标准化的方式来推动整个行业的发展。这种开放的合作模式，也是Arm一直以来所倡导的方向，如SystemReady和PSA（Platform Security Architecture）等，都是为促进开放和标准化合作方面的努力。 如今，SOAFEE的全球成员总数已突破140家，包括芯片供应商、软件提供商、系统集成商、云服务提供商、一级供应商、OEM厂商等，中国社区成员包括吉利、联想、中科创达、知从科技、智达诚远、物联智行、映驰科技等。越来越多的汽车供应链企业正聚集于 SOAFEE ，在一个通用的标准化平台上，构建更多有价值的服务和应用程序。Arm汽车事业部市场总监Robert Day分享，SOAFEE几个月前刚刚庆祝了三周年生日，即将开启SOAFEE.NEXT新篇章。它将引入了一系列新技术，包括：融合了Armv9在AI、安全性和虚拟化方面的新型参考设计-1 AE (Arm Reference Design-1 AE)；将虚拟平台集成到SOAFEE中，通过虚拟原型来加速软件开发进程；将Linaro的验证服务扩展到所有SOAFEE成员来推进软件保障和服务。通过进一步强化软件保障和服务，Arm为软件定义汽车的未来奠定了更为坚实的基础。此外，Arm还积极投身于多样化的汽车联盟工作中，如AVCC（自动驾驶汽车计算联盟），Arm作为创始成员之一，参与了网络安全和成像等工作组的工作，首批技术文件已发布。AVCC还与国际自动机工程师学会(SAE)建立了合作关系，推动自动驾驶领域标准的广泛采用。 Robert Day强调，汽车行业所面临的软件挑战需要汇聚行业力量共同应对，SOAFEE所取得的进展就是最好的实践和印证。Arm将继续携手生态伙伴，通过Arm汽车计算子系统CSS、虚拟平台等新技术，以及开放合作的SOAFEE社区等，共同促进汽车行业的转型和升级。
坚定拥抱智能化，深耕AI汽车创新前沿展望汽车智能化的未来，系统会变得更加复杂，对高算力、功能安全的需求也会随之加剧，这将对计算平台、软硬件开发流程等提出前所未有的挑战。 正如面向基础设施、终端等多个市场推出的Arm计算子系统，Arm也计划针对汽车应用提供计算子系统，将其AE IP的配置进行预集成与验证，并在先进的代工工艺上，对性能、功耗和面积进行优化。并且，Arm CSS通过提供增强的计算和集成能力，能够加速基于芯粒的设计构建过程，特别适合应对汽车计算需求不断激增的应用，如ADAS、自动驾驶和IVI等。 目前，Arm已为80%的IVI系统和65%的ADAS系统提供支持。随着Arm CSS进一步加快新车型和新技术的上市速度，Arm在汽车市场的份额有望进一步得到提升。据介绍，首款汽车应用的CSS预计于2025年交付。 在中国本土市场的落地方面，随着智能化的不断深入，以及AI大模型上车带来的新机遇，算力将愈加关键，同时也将向生态服务和更多的场景服务进行延伸。 大会当天，小鹏汽车嵌入式总架构师唐黾深入分享了如何依托Arm高效计算平台，推动智能座舱和自动驾驶系统的开发、优化。他表示，小鹏汽车自研的图灵AI芯片是其最核心的智驾基石，而之所以选择基于Arm架构，主要看重三点：性能、能效和生态。尤其是在端到端大模型量产上车的当下，Arm强大的生态能够支持Scaling law，从而实现持续的技术迭代。正是通过与Arm的深入合作，小鹏汽车显著提升了车辆在AI 推理和数据处理方面的能力，为用户提供更加智能、便捷的驾驶体验。 在谈到车载芯片如何持续满足大模型对算力和计算资源的需求时，唐黾补充道，“基于云端超大模型和超大算力去做持续迭代，再蒸馏成可以部署到端侧的模型，在这种环境对等情况下，端、云平台如果都是基于 Arm 架构，会对于整个模型和软件的快速迁移很有帮助。”写在最后在科技竞争日趋激烈的今天，是什么让一家计算平台公司能够不断增长、商业表现屡超预期？ 通过高性能、高能效的计算架构，Arm构建了当今智能世界的基础。面对AI浪潮下，业界对不竭算力的渴望、对快速创新的追求，Arm显然希望能再次改变世界，携手业界共同打造新一轮技术变革所需的创新底座。面向AI浪潮带来的颠覆，Arm的转型既是顺势而为，更是前瞻洞察的结果。除了在智能手机的稳步创新，Arm在数据中心、物联网、汽车等领域的多元布局，都展现了对未来的深刻理解和精准预测。AI将更加深远地影响我们生活的方方面面，基于Arm平台构建的计算世界更是充满了巨大的机遇，Arm全面且灵活的计算平台将继续引领算力变革，推动更多的创新和应用。来源：与非网