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AI应用复杂性的提升，带来了终端计算需求的指数级增长，芯片开发设计面临全新挑战。系统级芯片 (SoC) 设计人员、OEM 厂商和软件开发者需要更好的灵活性和更多的选择，来确保各类消费设备都能够经受未来考验。
对于芯片IP提供商来说，挑战也是前所未有的：既需要不断推动技术边界，确保IP核能够支持最新的计算需求；同时，还要为合作伙伴提供必要的工具和支持，帮助他们快速开发出创新产品，满足市场对智能设备日益增长的期望。
筑基端侧AI，Arm重新定义“智能性”
Arm近期推出了最新的计算平台—— Arm终端计算子系统 (Arm CSS for Client)，标志着Arm在终端领域的一次重大创新。这是Arm首次在终端领域为CPU和GPU提供物理实现。此外，还有最新的 CoreLink系统互连和系统内存管理单元 (SMMU)，以及同步推出的 Arm Kleidi 软件库。终端CSS旨在简化基于Arm架构解决方案的构建，确保解决方案的可靠性，同时Kleidi库则能帮助软件开发者无缝获得Arm CPU的最佳性能。
值得注意的是，Arm终端CSS针对最新的3纳米工艺节点进行了优化，并结合了Armv9架构的AI优势。Armv9架构自2021年推出以来，专注于提升性能和AI能力，在矢量加速、机器学习（ML）等方面增强了计算能力，同时提高了系统的安全性和稳健性，并特别增加了面向AI的功能。在Armv9.2成功的基础上，Arm 终端CSS通过全新的Cortex-X CPU和Immortalis GPU，提供了全球领先的高性能和以效率为核心的解决方案。
Arm 终端事业部智能手机市场高级总监 Steve Raphael强调，智能手机一直引领着开发者进行创新并突破平台限制，游戏和成像技术驱动着对更高效性能的要求，同时还要满足新的消费者用例需求。AI 正向着另一个方向突破计算的极限，并创造出大量新的应用。Arm致力于提供完整的解决方案，实现更高的CPU和GPU性能，并投资于未来数代的 Arm终端CSS。
“为此，我们与领先代工厂密切合作，并确保我们的平台与前沿工艺节点紧密结合。Armv9 将持续演进，增加更多的AI和安全功能，以确保我们能够面向未来持续创新”， Steve Raphael补充。
Arm终端CSS为消费电子AI带来跨越式提升
智能手机领域，采用Armv9 CPU的高端AI智能手机正成为市场新宠。比如vivo X100系列、三星Galaxy S24和Google Pixel 8等旗舰手机。而随着AI应用越来越复杂，计算需求不断上升，Arm推出的最新Armv9.2 CPU集群，提供了更强大的性能和更高的能效。这些技术进步不仅适用于高端智能手机，还能扩展到AI PC、主流手机、XR设备和可穿戴设备等各类消费电子产品，也显示了Arm推动AI普及的决心。
Armv9.2 CPU系列新增了性能强劲的Cortex-X925 CPU和持续提供高效能的Cortex-A725 CPU，同时更新了Cortex-A520 CPU，以更好地满足低强度工作负载的能效需求。此外，DynamIQ Shared Unit (DSU-120)的更新，进一步降低了功耗并缩小了占用空间，这些技术都被集成到了新的Arm终端CSS中。这些都表明Arm在提升智能手机及其他设备的AI处理能力方面，正不断取得突破。
其中，Cortex-X925（内部代号为Blackhawk），是Arm迄今为止同比性能提升最为显著的Cortex-X系列产品。它不仅在单线程性能上实现了36%的跃升，AI性能也提高了46%，为高端智能手机和其他消费电子设备带来了前所未有的计算能力。
而Cortex-A725则专为需要持续高性能的关键AI和游戏场景进行了优化。与前代Cortex-A720相比，Cortex-A725实现了35%的性能效率提升和25%的能效提升。
同时，Cortex-A520也针对Arm终端CSS进行了更新，提供了比TCS23中的Cortex-A520更高的能效，效率提升了15%。
通过上述更新，Arm能够为不同细分市场提供更加优化的CPU解决方案。当然，这还离不开针对新一代用例和消费电子设备体验进行了强化的DSU-120。得益于此，典型工作负载的功耗显著降低 50%，并且整个CPU集群的缓存未命中功耗降低60%，从而减少漏电并延长设备的电池寿命。
Arm 终端事业部产品管理总监 Steve Hopper指出，终端CSS是Arm面向安卓的最快速的计算平台，与TCS23平台相比，它在关键基准和一般计算用例方面取得了显著改进。其中包括：
- 通过 Geekbench 6 单核分数测量可知，得益于新的 Cortex-X925，峰值性能提高 36%；
- 在前十大应用中，五款应用的平均启动时间加快了 33%，不仅提高了生产力，也带来了流畅的移动体验；
- 通过 Speedometer 2.1 浏览器基准测量时，网页浏览速度加快了 60%；
- 在包括光线追踪和可变速率着色 (VRS) 基准等七项图形基准中，峰值图形性能平均提高 30%。
不仅如此，Arm 终端 CSS 也在持续突破移动设备的边界。为此，Arm设计了从 IP 到软件的整个平台，以提供出色能效，从而实现更久、更丰富的移动体验。
此外，3nm成为最重要的突破和亮点之一。虽然3nm将实现性能和效率的提升，但挑战也随之而来。具体表现在：软IP方面，越来越复杂的微架构增加了在3nm工艺上优化PPA的难度；其次，在3nm工艺上管理电压调节和 di/dt 缓解变得具有挑战性；第三，为了真正针对3nm进行优化，软IP必须考虑目标工艺节点以优化PPA。
为应对这些挑战，Arm推出开创性的3nm物理 IP 解决方案与终端CSS RTL同步设计，以帮助合作伙伴实现高性能。
Steve Hopper表示，Arm终端 CSS将被应用于3nm工艺上的第一代旗舰高端安卓芯片组。要充分释放先进3nm工艺节点的潜力，需要在计算平台的不同层次上进行创新。
为此，终端CSS需要优先考虑四个关键领域：第一，突破性能边界以处理要求苛刻的安卓实际工作负载；第二，针对生成式AI以及更广泛的AI/ML和计算机视觉工作负载提高性能；第三，持续专注于实现两位数的系统能效提升；第四，扩展平台以获得更高的性能点，满足新一代 AI PC 设备的需求（包括笔记本电脑和平板电脑）。
“随着向3nm工艺的转变，预计合作伙伴将推动Cortex-X CPU的频率超过3.6GHz——这是市场需求推动的重大飞跃”， Steve Hopper介绍，“Arm的物理IP解决方案一直与IP解决方案同步发展。在过去的几代产品中，Arm为合作伙伴提供了物理IP交付成果，主要包括：针对特定处理器和工艺节点进行优化的单元库和快速缓存实例、处理器优化包 (POP)等。凭借终端 CSS，Arm正在将物理实现提升到新高度，通过与合作伙伴共同开发一系列物理IP解决方案，充分发挥3nm的潜力。”
大模型的端侧应用也将受益于终端CSS的改进，当运行 Llama 3 LLM 和 Phi-3 LLM时，该平台可将词元 (Token) 首次响应时间分别缩短 42% 以及 46%。这意味着移动端LLM的性能将进一步得到提升，端侧生成式AI的体验也将得到持续优化。
CPU集群出击，加速AI在移动设备发展
自2020年推出Cortex-X系列以来，Arm专注于提升单线程性能，并在过去四代产品迭代中实现了这一目标。今年，Arm以更大胆的创新理念，综合考虑IPC、频率、编译器、OS、封装等因素，革新了Cortex-X CPU设计，实现了性能、功耗和面积(PPA)的领先表现，使其不仅适用于当前这一代产品，也能够适应未来数年的终端设备与应用的发展。
首先，Cortex-X925的推出，标志着Arm CPU性能的一次巨大飞跃，实现了36%的单线程性能提升和46%的AI性能提升，是Cortex-X有史以来最大幅度的IPC同比提升。而Cortex-A725则实现了性能与效率的最佳平衡，性能效率提升了35%。同时，Cortex-A520针对3nm工艺节点进行了优化，能耗节省了15%。此外，DSU-120也引入了新的功耗模式，降低了典型工作负载的功耗。
“需要强调的是，现实环境中的用例相当复杂，涉及多个 CPU 的相互作用，而我们致力于推动包括软件在内的全方位优化，实现了应用启动、网页浏览、游戏、AI和轻量级媒体处理等用例的显著性能提升，在大约40个指标上平均实现了30%的提升”，Arm 终端事业部高级产品经理Manish Pandey表示，“我们致力于交付一个全面的 CPU 集群，不仅要胜任新的计算密集型工作负载，还要能持续提供出色的性能和用户体验。”
Manish Pandey强调，集群解决方案是多维度的：第一个维度是“性能”， 得益于 Cortex-X925 在微架构上的重大突破，Arm实现了Cortex-X系列有史以来最大幅度的性能提升，从而可以满足AI等实际用例的需求。以Cortex-X925为基础，在先进工艺节点上实现3.8GHz，将使得下一代设备的Geekbench得分提高30%以上。对缓存大小、先进的功耗与热管理技术，以及更新运行时 (Runtime) 选择上的进一步投入，将共同推动设备性能的提升，其性能将比当前的高端设备高出36%。他补充，Cortex-X925 并不只是一个新的 CPU，而是今年拥有最卓越IPC性能的 CPU。
第二个维度是“效率”，而Cortex-A700系列是关键组成部分，至今已经发展了14代。该系列的研发团队过去曾开发了Cortex-A9（大约 20 年前的首个乱序执行CPU）和 Cortex-A73（迄今出货量最高的乱序执行CPU）。
基于这个设计理念，Arm推出了Cortex-A725，并将性能效率推向了新高度。 Cortex-A725将专注于满足AI和游戏体验的新一代用例，并针对3nm工艺节点进行了特别优化，以实现性能和能效的最佳平衡。与前一代相比，Cortex-A725的能效提升了25%，通过改进预取器和增大L2缓存，有效减少了对L3和DDR内存的带宽需求，为大型语言模型(LM)提供了更多的性能余量。
另一个效率方面的重要产品Cortex-A520，虽然微架构更新频率不高，但针对3nm工艺进行了重要更新，通过与ASIC/芯片团队的紧密合作，确保了在保持微架构稳定的同时，为合作伙伴提供了针对3nm工艺的高效解决方案。
DSU代表了集群解决方案的第三个维度，它类似于Patterson和Hennessy在《计算机体系结构》中所述的系统级整合概念，将Arm的所有IP整合在一起，确保它们能够高效协同工作，并且具备可扩展性，以适应不同的市场和应用需求。
DSU-120是今年的重点更新，它针对多种新用例进行了优化，特别是在性能、功耗和面积（PPA）以及功耗方面。为了进一步提升能效，DSU引入了中高切片断电模式和面向RAM的Quick Nap（QNap）模式，后者提供了一种介于完全运作和保留状态之间的能效优化选项。这些功能使Arm的合作伙伴能够在不牺牲性能的情况下显著降低能耗。DSU的设计允许根据用例的需求灵活调整规模，同时硬件自动化的引入有助于DSU中软件的优化。
通过CPU集群的优化，与前一代的Cortex-X4 CPU集群相比，新一代CPU集群在AI性能上提升了46%，提供了更快的响应速度和持续的高吞吐量。与TCS23 CPU集群相比，用户体验指标提升了30%，包括加速应用访问、网页浏览、提升游戏体验、延长电池寿命等。
“Arm在CPU设计上关注各个维度，包括性能、能效、软件兼容等。当我们以一种更为大胆的方式设计 Arm Cortex-X925 时，就已经考虑到如何从多维度入手，发挥出系统的最大性能。这绝不是单一因素的考量。我们专注于每时钟周期指令数 (IPC)，以及物理解决方案、延迟系统、操作系统、编译器和封装等多个方面的投入。Arm 将一如既往地持续投入，以优化并解决此类多维度问题。”，Manish Pandey补充。
新GPU释放消费电子游戏和AI创新潜能
去年，Arm推出了第五代GPU架构及一系列新的GPU，包括 Arm Immortalis-G720 GPU。 MediaTek的天玑9300 SoC平台便采用了该GPU，之后，vivo和OPPO的旗舰智能手机都先后采用了该芯片。
最新推出的第二代基于Arm第五代GPU 架构构建的GPU 产品，成为 Arm 终端计算子系统 (CSS) 的重要组件。其中包括新的Immortalis-G925 GPU、Mali-G725 GPU和Arm Mali-G625 GPU，适用于从旗舰智能手机、高端手机，到智能手表、入门级移动设备等各类消费电子设备。这些 GPU 产品的设计重心是：作为手机游戏持续演进的一部分，实现沉浸式视觉体验；在主流应用中加速实现AI体验。
手游内容趋势的演变是 Arm 持续关注的重点，用以确保GPU能满足开发者和生态系统合作伙伴的需求。去年推出的 Immortalis-G720 在多数的图形基准测试中都以其峰值性能（每秒帧数, fps）和更长游戏时间的持续性击败对手。
而最新的Immortalis-G925性能 (fps) 比Immortalis-G720提高了37%。此外，在提供与 Immortalis-G720 相当的游戏性能时，Immortalis-G925的功耗降低了30%。在关键的手机游戏领域，与Immortalis-G720相比，Immortalis-G925的性能平均提升了46%。
为应对笔记本电脑、Chromebook 和游戏手机等各类消费电子设备市场日益增长的性能需求，Immortalis-G925 所支持的着色器核心数量增加了 50%，达到 24 个核心的最大配置，而上一代最多只有 16 个。
此外，Immortalis-G925具备硬件光线追踪，可配置 10 个以上的核心，适用于旗舰智能手机等高性能消费技术市场。Mali-G725 可在6~9个核心之间扩展，主要针对高端手机市场。此外，它还能提供与 Immortalis-G925 相同的 API 支持，同时为 Immortalis-G925 目标范畴以外的稍低级别设备提供引人入胜的沉浸式游戏体验。Mali-G625 可在一至五个核心之间扩展，适用于智能手表和入门级移动设备。
针对手机游戏日益精细的画面，复杂的片段着色技术被用来创造出更加逼真的物体和角色纹理效果，同时实现诸如光晕、模糊和高质量的基于物理着色等效果。
据安谋科技 (Arm China) 市场总监王刚介绍，自 Arm Immortalis-G715 引入光线追踪以来，这一技术已渗透到内容领域，帮助创建更逼真的阴影、反射和高级照明效果。
除了聚焦于提升GPU的性能和能效，Arm与游戏引擎厂商Unity等生态系统合作伙伴展开密切合作，以充分发挥出GPU的性能。
“Arm GPU 的定位是为合作伙伴面向广泛的终端设备市场赋能极致的视觉体验，通过 Immortalis-G925、Mali-G725 和 Mali-G625，Arm的目标是覆盖从旗舰到入门等不同级别的广泛消费电子设备”，王刚谈到，“我们看到越来越多的消费者与合作伙伴要求更加沉浸式的手游和AI体验，最新的Arm GPU就能够满足这些需求，提供更好的游戏和AI性能。这意味着，全球数百万开发者和数十亿用户将与基于Arm架构的设备进行交互，将获得更快、更沉浸式、更智能的视觉体验。”
在各类软件平台上解锁Arm CPU的AI性能
Arm Kleidi是一项广泛的软件和软件社区参与计划，旨在加速AI发展。其中的第一个举措是推出面向热门AI框架的Arm Kleidi软件库。这使开发者可以直接取得 Arm CPU 的出色 AI 功能，而如今全球从云端到边缘侧的大多数 AI 推理工作负载都在这些 Arm CPU 上运行。开发者可以借助 Arm 超过20年的架构创新，从 Armv7架构首次引入高级单指令多数据 (SIMD) 扩展以支持机器学习 (ML) 工作负载，到如今的Armv9架构在Arm CPU上囊括了加速和保护高级生成式 AI 工作负载的功能，这些创新持续推动着AI能力和性能的提升。
Kleidi软件库包含面向AI工作负载的KleidiAI和面向运行于Arm CPU上出色的计算机视觉工作负载的 KleidiCV。该软件库可以被直接嵌入到热门的AI框架中，开发者无需进行任何操作。如此一来，开发者可以轻松地启用Arm CPU的AI 功能，从而快速构建AI应用，并在更广泛的设备上实现出色性能。
据安谋科技 (Arm China) 开发者生态高级经理李陈鲁介绍，KleidiAI是由一系列高度优化的 AI 内核组成，可在生成式 AI 等用例中实现高性能，它并不会给开发者额外增加工作量，而是直接与领先的AI框架合作，包括 MediaPipe（通过 XNNPACK）、LLAMA.cpp、PyTorch（通过 ExecuTorch）和 TensorFlow Lite（通过 XNNPACK），以集成 KleidiAI。这不仅加快了开发流程，并释放了AI性能，为开发者提供了默认的高性能，使他们能够顺利地打造出色的AI体验。KleidiAI 还提供了前瞻的兼容性，随着更多技术的推出，将确保开发者能够充分利用未来AI加速机会。
KleidiAI 的集成已经为生成式 AI 工作负载带来了显著的性能提升。在新的Arm Cortex-X925 CPU 上，使用集成了KleidiAI的llama.cpp的Meta Llama 3 和微软 Phi-3 大语言模型 (LLM) 的词元 (Token) 首次响应时间加快了190%。
此外，WebGPU可以取代以前的WebGL等旧的API，通过网页端就能访问硬件的3D渲染能力，其典型用例包括开发网页游戏等，以及如今很多移动端应用程序内部都有网页元素，比如小程序等。
谈及Arm对WebGPU的贡献，李陈鲁谈到，具体是扩展了它的实现。Arm并没有对 WebGPU API的规范做任何修改，但在最后实现的部分加入了额外的信息和处理，从而让它在移动端的Arm Immortalis以及Mali GPU上运行时，能够充分地做到并行化，即几何处理和像素绘制的并行化，从而实现性能的巨大提升。
他补充，Arm Kleidi 的推出突显了Arm作为端侧生成式 AI 计算平台的领先地位。它使开发者无需学习额外的工具和技能，就能够在非常广泛的硬件中获得 Arm CPU 的出色AI性能。随着Arm不断创新，持续为新一代 AI 打造前沿架构，开发者未来将能够获得更强大、更先进的AI功能。对于最终用户来说，这意味着更快速、更智能、更具交互性、更沉浸式、更安全的出色 AI 体验。
Arm Kleidi 的推出只是一个开端，Arm未来还计划推出更多软件库、计算内核和引擎集成，让软件开发者持续在 Arm 平台上构建 AI 的未来。
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