“中国合作伙伴基于 Arm 架构芯片的总出货量已累计达 300 亿颗。也就是说，仅中国市场的出货量来看，就能平均为地球上的每个人出货近四颗芯片。”Arm高级副总裁兼基础设施事业部总经理 Mohamed Awad 在2023年11月29日Arm Tech Symposia 年度技术大会上表示，目前Arm在中国已经有近 400 家技术授权客户，这个数字每个月都在不断攀升。
一直以来，Arm都以向市场提供 IP 产品的方式，让合作伙伴基于Arm的 IP 来开发解决方案和产品。但是Arm 也意识到：要想帮助合作伙伴在各个应用领域实现专用化，还需要做得更多。
凭借合作伙伴的反馈，Arm打造出了专用解决方案，将软硬件相结合，使他们能够在物联网 (IoT)、个人设备、汽车和数据中心等领域实现专用化。此时，Arm的角色也悄然发生了变化——成为了一家由计算、性能和软件三大支柱驱动的计算平台公司。
“Arm 已从 IP 提供商转型为计算平台公司，在致力于 IP 授权业务的同时，也专注于通过完整且全面的解决方案，为合作伙伴带来选择的灵活性，帮助他们更快地将产品推向市场。”在Mohamed Awad看来，这样Arm既可以为合作伙伴提供一个完整的解决方案，帮助他们快速地将产品推向市场，同时他们也可以选用个别的 Arm IP，自行进行配置，这一切都由合作伙伴按需选择，这也是 Arm 独特之处。
例如，在物联网领域，人们一直在构想这样一个世界——边缘的数十亿台微型设备协同工作，利用 AI 改善人类生活的方方面面。如今，物联网不再只是谈论一种只能负责开关的设备，还能听取和筛选数据，利用 AI 快速解决各种复杂问题。
Arm凭借 Arm Cortex®-M55、Cortex-M85 以及新推出的 Cortex-M52，可以持续提供合作伙伴所需的各种性能，从而满足 AI 时代人们对物联网日渐增长的需求。这些产品在与可增加 150 条新标量和矢量指令的 Arm Helium™ 搭配使用时，其 AI 性能将得到大幅提升。
同时，Cortex-M52 简化了从 Cortex-M3/M4/M33 设备迁移的路径，通过 Helium 技术带来显著的 DSP 与 ML 性能提升，并具备更优异的能效等优势。以更低的成本、更高效集成的切入点，完善了具备 Helium 功能的产品组合，并预期搭载 Cortex-M52 的芯片将在2024年早些时候推向市场。
当然，Arm在物联网领域的投资远不止于 IP，还围绕平台展开。Arm Corstone™ 可将关键 IP 集成配置，满足一系列性能点的需求，从而实现快速开发。Arm的软件和虚拟硬件都支持这些平台，能够在性能和外设的灵活性之间达到平衡，同时降低风险，使系统的核心计算组件能够更快地推向市场。
在终端领域，Arm推出了全新的 Arm 全面计算解决方案——TCS23，该解决方案已经连续三年实现两位数的性能提升，在能效方面也有所提高。Arm 旗舰级 GPU——Arm Immortalis™ GPU，也立于技术前沿，可为智能手机提供光线追踪功能。
据了解，2024年Arm将推出基于 Armv9 构建的 2024 全面计算解决方案，以满足未来对 AI 工作负载不断增长的需求。
“Arm 拥有全球最大的开发者生态系统。这些开发者之所以选择基于 Arm 平台开展工作，是因为我们可为所有主流操作系统和开源软件提供广泛的优化工具集。”Mohamed Awad强调，Arm大力投资通用工具链，以适用于多个平台和应用场景的标准为基础的编译器、软件库和框架，旨在于让开发者尽可能轻松地从基于 Arm 平台运行的软件中获得出色性能。
汽车领域，我们看到翻天覆地的变化。如今的汽车朝向软件定义发展。一辆高端汽车可能包含多达五亿行代码，而这一数字在未来将达到十亿。
为了助力这个转变顺利过渡，Arm与生态伙伴共同发起面向嵌入式边缘的可扩展开放架构 SOAFEE (Scalable Open Architecture For the Embedded Edge)，通过全行业的携手合作，共同解决三大挑战——软件可移植性、加速软件开发和软件可升级性。
在SOAFEE 成立的两年时间里，已有超过 100 名来自车厂、芯片供应商、一级供应商和软件等产业伙伴加入。过去一年的工作重点聚焦 SOAFEE 蓝图的实施，助力合作伙伴能够安全、快速地启动应用，顺利开发出互联汽车、自动驾驶汽车或车载信息娱乐 (IVI) 系统。
此外，Arm 的 AE IP（Automotive Enhanced，汽车增强）可针对汽车应用最为关键的功能安全，带来解决方案。无论合作伙伴是在规划设计下一款电动汽车，还是正在努力实现 Level 5 的自动驾驶，Arm IP 以及全球最大的开发者生态系统都可以为其提供全方位的安全和性能。
在基础设施领域，随着大型语言模型 (LLM) 的加速发展，生成式 AI 正迅速成为人们日常生活中的一部分。当今的 LLM 模型在单位推理价格方面存在严重的效率低下问题。其主要问题在于数据中心内系统架构的内存占用。
在传统架构中，与加速器紧密耦合的 HBM 内存无法满足整个模型的容量需求。在 AI 时代，需要换个角度来思考问题。以其中一种现代化的系统架构为例，在这种情况下，通过一个定制的 CPU，它既利用了现代强大的软件生态系统，又是直接连接到每个加速器，在加速器和 CPU 之间建立高性能连接，并在整个系统层面实现内存一致性。
“这个架构正是 NVIDIA GH200 Grace Hopper 超级芯片所使用的架构。”Mohamed Awad透露，NVIDIA 携手 Arm，正是因为希望借助 Arm 技术带来的灵活性，设计出他们所需要的芯片以进一步优化系统，同时能充分利用 Arm 强大的软件生态系统。在这样的架构当中，配置了 72 颗 Neoverse 核心，加上来自 NVIDIA 的 GPU的组合，其 AI 性能较基于 x86 架构的系统可提升 10 倍。
值得一提的是，AWS 在去年年末的 AWS re:Invent 大会上，也发布了其第四代基于 Arm Neoverse 平台的处理器——Graviton4。与 Graviton3 相比，Graviton4 的处理速度提高了 30%，核心数量增加了 50%，内存带宽增加了 75%。
“并不是所有的合作伙伴都具备AWS这样成熟的技术能力，一些合作伙伴可能需要我们在技术上给予更多的支持从而推动产品上市。”Mohamed Awad补充。为此，Arm新推出了Arm Neoverse 计算子系统 (CSS)，帮助客户加速部署基于Neoverse平台的系统，从客户的角度来看，他们可以直接选择 Neoverse CSS 直接采用，也可按需选用。
与此同时，在 Arm Neoverse CSS 的基础之上，Arm推出了 Arm 全面设计 (Arm Total Design) 生态项目，进一步结合生态系统的力量，包括专用集成电路 (ASIC) 设计公司、IP 供应商、EDA 工具提供商、代工厂和固件开发厂商等，共同助力简化定制芯片的开发流程，并且让交付变得更加容易、便捷。
“中国是 Arm 非常重要的市场之一。来自中国市场的创新也是 Arm 不断发展，并在业务上取得成功的原因之一。我们相信，Arm 所提供的计算平台能够持续赋能生态伙伴持续创新，打造出更卓越的产品和解决方案。”Mohamed Awad如是说。
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