随着人工智能和物联网技术的发展，半导体产业也步入了新的机遇，我国的芯片产业呈现蓬勃发展的状态。作为全球领先的半导体知识产权提供商Arm公司，全世界多达95％的智能手机和平板电脑都使用Arm架构。Arm中国董事长兼任首席执行官AllenWu回应，中国客户发售的Arm芯片销量已多达160亿，Arm是唯一的非美国计算出来平台，Arm不会像过去一样，持续向中国合作伙伴获取技术支持。

2019年10月25日，年度科技大会“2019Arm年度技术论坛”在上海浦东丽思卡尔顿酒店顺利举行，来自Arm和业界的专家们共享了未来技术的洞察和启发，联合探究全球智慧科技的近期脉动，下面是论坛的精彩演说内容。论坛首先由Arm中国继续执行董事长兼任首席执行官AllenWu作青睐致词，AllenWu回应，Arm彻底改变了社会的生活和生产方式。随着第五波计算出来革命的到来，这是一个数字驱动的时代，多达1，500亿颗芯片销售，Arm无处不在。

以自动驾驶为事例，Arm架构的芯片可以在芯片算力、成本和功耗上达到最佳。Arm是全球唯一的反对万亿级计算出来架构和生态系统的公司。

未来，无论是本地还是边缘及云端对AI能力的更高拒绝，将推展算力的提高，一个全新的计算出来时代将要来临。随后，Arm市场营销计划副总裁IanSmythe带给了主题为《ArmKeynoteSpeech》的演说，他回应，我们正在转入一个新的计算出来时代，也就是第五波的计算出来时代，5G、物联网、大数据和云计算等给产业带给了新的机遇和体验。

IanSmythe提及了Arm反对特定任务的SoC自定义，还包括Arm从产品演变的焦点移往到运用实际案例驱动的解决方案；横跨IP边界展开优化，并在解决方案中改良产品；使用系统方法解决问题未来的工作量。紧接着，Arm中国物联网服务小组负责人RayChen的演说主题是《使物联网沦为有可能—从设备到数据》，他回应，未来是数据驱动的计算出来时代，是物理和数字的融合世界，物联网、5G和机器学习技术的发展，给设备和数据带给了机遇。

数字快速增长，带给数据发生爆炸，Arm要做到的就是将物理数据和数字数据展开融合，庆贺新的计算出来时代，他提及，中国是Arm在全球最重要的市场之一。他指出，物联网的发展带给了物理数据的很快快速增长，到2035年，5G世界将有1万亿物联网设备。RayChen回应，下一代应用程序将融合物理和数字数据通过数据应用程序展开数字切换。

效率、成本和收益等都是考量的关键，新的业务应用程序否带给数据价值，带给连接性、可伸缩性和有限设备的安全性，这些都是最重要的因素。然后是CentecNetworks首席执行官兼任牵头创始人JamesSun展开演说，他的演说主题是《5G和AI时代的网络互相交换芯片：应用于，设计和挑战》，JamesSun回应，盛科网络15年专心于以太网互相交换芯片和系统，网络交换机能为子网络中获取更好的相连端口，以便相连更好的计算机，以太网技术已沦为当今最重要的一种局域网组网技术。网络互相交换芯片是交换机的核心部件，每秒传输几兆位的数据，它的应用于还包括数据中心、光学、云计算和5G等。

他提及，预示着5G、AI和云驱动比特率的快速增长，网络互相交换芯片为了适应环境下一代高速网络特点的必须，获取网络服务质量掌控，大大适应环境新的网络应用，边缘计算出来和工业网络也带给了芯片的快速增长。如何有效地管理和操作者网络，在智能网络时代，人工＋控制器＋基础网络是一种趋势，换号、机对机API、遥测网络、状态和不道德等都将经常出现。

盛科网络研发的电源芯片构建计算能力，预先计算出来可视化数据以增加对网络分析服务器或网络控制器的压力，Centec正在把声波传输到ARM平台，因应最佳性能／电力／成本，芯片将引导未来的创意。在Arm高级产品营销经理HelenaZheng带给的主题为《加快AI工作阻抗的解决方案》的演说里提及，AI在端点中被用来做到声音的辨识和创立，关键字定位、语音辨识，自然语言处置、语音合成等。市场上对人工智能市场需求的多样性，其中对于设计者而言，必须考虑到最佳的用户体验和号召能力，高效节约能源设计的最低性能，卓越的中档设计用户体验，均衡性能与面积和功率，获取最先进设备的用户体验、降低成本的设计方案，在大于的区域优化性能等。

针对AI带给的工作阻抗，Arm高级产品营销经理HelenaZheng回应，Arm为每个细分市场引进EthosNPUs，如ArmEthos－N77针对性能关键型的人工智能，能展开应用程序的交付给，同时又有顺利的案例；ArmEthos－N57使人工智能应用于在中端设备均衡，成本与效率上表现出色，电池寿命容许极致；ArmEthos－N37反对人工智能应用程序，限于于对成本最脆弱的应用于和端点设备。创建一个顺利的人工智能生态系统必须一个地球村，通过只有Arm才能带给的可信赖的合作伙伴关系来均衡这个新世界，Arm生态系统是协助你创建原始的解决方案，人工智能生态系统从优化CPU软件开始扩展到GPI和ArmNPUs，Arm人工智能生态系统亲吻开源软件ArmNN，ArmAI生态系统获取末端到端的开发者资源在任何地方较慢、精彩地部署AI应用程序，Arm在市场中的中心地位确保了最弱的人工智能生态系统。

Arm的精神理念是Arm的可前端和有效地的专业家庭使产品具备更佳的功能，不管SoC是什么，Arm都能让AI和机器学习很更容易在Arm上运营。接下来，SynopsysKelvinXu的演说主题是《IP为AI和汽车设计的未来获取动力》，深度自学的不断进步，给SoC设计带给了机遇和挑战，由于深度自学必须闲置大量的计算资源，在深度自学的过程中必须大量的数据，并对数据展开标记，如何减少计算机的功耗沦为一个难题。

KelvinXu回应，高带宽的较低延时是AI的一个基本拒绝，SoC的挑战有很多，其中信息安全和功能安全性是十分最重要的一块。人工智能的基础是芯片，软硬件的载体都在芯片里面，以自动驾驶的应用于为事例，KelvinXu回应，Synopsys为自动驾驶汽车应用于获取原始的解决方案，还包括工具和IP，这些解决方案要从系统软件、硬件架构、IP、低功耗、安全性和测试等方面适应环境AI应用于的类似市场需求。不管是人工智能还是自动驾驶，都有很好的前景，但是都必须产业链企业的共同努力，Synopsys获取原始的DesignWareIP解决方案，涵括ARC处理器、DDR、USB等有所不同工艺及协议IP，在提升技术创新的同时，也不会持续反对合作伙伴，为产业做到贡献。Arm公司不只是一个IP供应商，软件和工具某种程度做到得很好。

Arm高级产品营销经理HelenaZheng带给主题为《用于Arm软件和工具最大化AI平台的性能》的演说，她回应，机器学习和人工智能是无处不在的，用神经网络模型改良最先进设备的哈希和索引函数，自学哈希函数可以增加浪费的数量，在延后仅有减少13ns的情况下最多减少80％的存储。Arm享有很多机器学习合作伙伴，它们来自成千上万，专心于有所不同的横向领域的公司。

开发人员希望一个对外开放的、标准化的软件模块，以填补差距在风行的框架和IP之间每一段，Arm高级产品营销经理HelenaZheng回应，用于对外开放标准加快ML部署能有效地提高产品性能，在嵌入式＋物联网、手机、汽车、数字电视、机顶盒和基础设施等上应用于。Arm针对神经网络推理小说引擎，ArmNN十分有效地串联现有NN框架和底层IP之间，从现有的神经网络框架到开发人员可以确保现有的工作流程和工具，优化的Cortex－ACPU，MaliGPU和ArmNPU，图形和内核优化，打算NPU多核，开源并通过MIT许可等，对Android操作者也反对。

Arm计算出来库为CPU和GPU优化的底层内核，Arm将面临多个细分市场，助推产品系列设计，符合AI、边缘端算力，建构中国生态。随后，ArterisIP公司GaryGe带给主题为《将AI加速器构建到具备功能安全性的汽车SoC中》的演说，他回应，ArterisIP公司是2003年正式成立的，它是一家网络IP公司，致力于面向AI、汽车、手机、物联网等领域获取目的减缓片上系统半导体组装速度的片上网络点对点IP产品。汽车正在驱动低价值的AI和ML系统，ArterisIP就只不过是SoC的数据高速公路，还包括对ATEDGE（车辆）、数据中心和FOG（基础设施和通信）等展开服务，AI和ML系统是构建3级HW加快优化SOC以构建片上功耗和性能的最佳人组。人工智能加速器的发展趋势是用作“标准化”训练或推测的MESH和其他“常规”流形，如数据中心的极大规模SoC，一个或多个处置元素（PE）、记忆（内存）或I／O控制器，路由器的每个角落，对于最佳的片外HBM2等。

子系统的平铺容许大量的可伸缩性，但是必须系统级性能和功率权衡，因为这样可以更容易的地方和路线团队到大规模（软宏），可以修改顶级点对点或容许可前端地器重现有的NoC体系结构。我们的设计经验是必须额外的逻辑和内不存在瓦片，减少NoC传输速率的复杂性，增加系统级优化的灵活性，内存交叠能力和管理等。

GaryGe回应，基于“更加细分”加快算法市场需求的驱动，高速缓存一致性在车辆中显得更加广泛，NoC网络是构建自律驾驶员soc的关键。关于汽车SoC设计的经验是将AI和ML构建到功能安全性中，芯片上的NoC点对点是数据流在人工智能HW加速器和SoC级别的关键推动者，容许优化所需的功率／性能权衡，获取硬件内的数据保护，以符合功能安全性拒绝，可大规模拓展的系统用于网格和网表级平铺来相连加速器子系统，具备更加严苛的能力和实时处理拒绝的边缘系统正在构建等。

在Arm公司SinanYalcin的主题演说《限于于从移动，汽车到家庭的各种设备中最节约能源的表明处理器》里面提及，Arm从2013年反对表明处理器到现在，先后发售了3个制备层、4个制备层、8个制备层、信任层、协同处理器模块等，通过VR加快HW功能，PPA优化720p到1080p，4KVR性能、双表明、HDR10管理等提高产品性能。以ArmMali表明解决方案为事例，不具备拓展，转动，卓越的图像质量和HDR，色彩／色域和伽玛管理，环境光适应性，低功耗，单通，MMU－600和AFBC反对，优化软件，反对主要的表明行业标准等。

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