Arm发布基于Armv9架构的Cortex-A320处理器

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作者：Arm 物联网事业部高级产品经理 Dimosthenis Rossidis
        在当前持续演进的物联网 (IoT) 环境中，软件复杂性不断增加，边缘设备因而需要更胜以往的性能、能效和安全性。Arm Cortex-A 系列产品通过为功率有限的设备带来先进的计算功能，进而满足这一需求，并为多样化的市场提供增强的人工智能 (AI) 处理能力、强大的安全性和优化的能效。Cortex-A3xx 系列专为包括消费类电子设备和云服务等在内的各种细分市场提供超高能效解决方案和优化的性能。更重要的是，该系列 CPU 为快速增长的高度多样化物联网市场提供了性能强劲且可扩展的解决方案，使其成为边缘 AI 应用的理想之选。

        边缘 AI 需要更卓越的计算性能、更强大的安全性，以及更出色的软件灵活性。随着软件愈发复杂化，Armv9 架构应运而生，以提供先进的机器学习 (ML) 和 AI 功能，并具备增强的安全特性。该架构现已在 Cortex-A3xx 的超高能效系列实现，为新一代边缘 AI 应用夯实根基。
        Cortex-A320：最小型的 Armv9 架构实现
        Arm 今日发布的 Cortex-A320 是首款基于 Armv9 架构的超高能效 Cortex-A 处理器。这是一款基于 Armv9.2-A 架构的 AArch64 CPU。其微架构源自 Cortex-A520，并经过显著优化，以改善面积和功耗。
        Cortex-A320 的能效相较 Cortex-A520 提高了 50% 以上。这一提升是通过多次微架构的更新而实现，其中包括窄取和解码数据路径、密集存储的 L1 缓存、缩减端口的整数寄存器文件等优化。
        得益于高能效的分支预测器和预取器，以及内存系统的提升等微架构上的显著创新，Cortex-A320 在 SPECINT2K6 基准测试中的标量性能相比其前代产品 Cortex-A35 提升了 30% 以上。
        更重要的是，通过集成增强的Armv9 的 Neon 和 SVE2 向量处理技术，在 INT8 通用矩阵乘法 (GEMM) 中测得 Cortex-A320 的 ML 处理能力比 Cortex-A35 高出至多 10 倍。此外，通过对 BF16 等新的数据类型、新的点积和矩阵乘法指令的支持，Cortex-A320 的 ML 性能比目前全球最受欢迎的 Armv8-A CPU Cortex-A53 高出至多六倍。
        Cortex-A320 在 ML 能力的大幅提升，以及极高的面积能效比，使其在 ML 应用中成为最高能效的 Cortex-A CPU 核心。
        与 Arm Cortex-M 处理器相比，Cortex-A320 的 ML 性能同样提高了数倍。例如，在 GEMM 性能方面，Cortex-A320 相较目前性能最高的 Cortex-M CPU (Cortex-M85) 提高了八倍。这种性能提升不仅归功于 Armv9 架构在 AI 处理上的增强，还源于 Cortex-A320 内存访问性能的大幅提高和频率的增加。
        与此同时，得益于 Arm 的 A 处理器架构、多核执行，以及灵活的内存管理，这使 Cotex-A320 成为 Cortex-M 系列微处理器进行性能升级的合适选项。
        通过微架构优化，实现更高能效
        Cortex-A320 是一款单发射、32 位指令取指的有序执行 CPU，实现了优化的八级管线，且具有紧凑的转发网络，从而达到比 Cortex-A520 更高的频点。
        Cortex-A320 提供从单核到四核配置的集群内扩展。该 CPU 所采用的简化 DynamIQ Shared Unit (DSU) DSU-120T，可支持仅使用 Cortex-A320 的集群。DSU-120T 是最小的 DSU 实现，能够显著降低复杂性、面积和功耗，进而大幅提升基于 Cortex-A 的入门系列产品的能效。
        Cortex-A320 支持高达 64KB 的 L1 缓存和高达 512KB 的 L2 缓存，并且具有可连接到外部存储器的 256 位 AMBA5 AXI 接口。L2 缓存和 L2 TLB 可以在 Cortex-A320 CPU 之间共享，而实现 Neon 和 SVE2 SIMD 技术的向量处理单元既可在单核复合体中专用，也可在双核或四核实现中由两个核共享。
        针对不同市场的多样化优势
        得益于广泛的开源 Linux 支持、强大的安全生态系统，以及 Armv9 架构所取得的关键进展，Cortex-A320 可确保与边缘侧和基础设施设备兼容，同时具备出色能效和可扩展性。
        Neon 和 SVE2 向量处理技术更新提升了 ML 性能，除此之外，Armv9 架构还大大增强了安全性，这对于物联网和嵌入式系统至关重要。Cortex-A320 为 Cortex-A 的超高能效系列引入了重要的安全特性，包括增强内存安全性的内存标记扩展 (MTE)，以及可减少跳转导向编程和返回导向编程攻击的指针验证 (PAC) 和分支目标识别 (BTI)。
        Secure EL2 是 Cortex-A320 所采用的其中一项 Armv9 关键特性，通过增强 TrustZone 中的软件隔离，有助于在边缘设备上安全执行软件容器。
        从入门级通用 MPU、智能扬声器、软件定义智能摄像头，到工厂车间内的自动驾驶车辆、自动化边缘 AI 助手、AI 人机界面和机器人控制器，Cortex-A320 可在广泛的应用中发挥上述优势。除边缘 AI 应用外，Cortex-A320 还可惠及包括智能手表和智能可穿戴设备，以及服务器基板管理控制器 (BMC) 等基础设施设备在内的众多关键细分市场。
        Cortex-A320 也非常适合于以往使用高性能 Cortex-M 的应用，如电池供电的 MCU 用例或运行实时操作系统 (RTOS) 的应用，这些应用需要通过对称多处理来扩展性能，而 Arm 的 A 处理器架构开箱即支持。
        此外，它还可用于需要 Cortex-A 内存管理或地址转换特性的 RTOS 应用，以增强软件的灵活性。例如，Cortex-A320 适合于需要在 MCU 设备上下载应用的用例，由于其需要内存管理单元 (MMU) 来跨内存映射进行代码重新定位。
        与此同时，更宽的寻址空间使得 Cortex-A320 成为异构多核用例的高能效解决方案，在这些用例中，性能更高的 Cortex-A 与微控制器级核心相结合。借助 Cortex-A320，Arm 的合作伙伴能够将小型架构兼容的核心搭配较大的 Cortex-A 处理器，从而简化内存架构。
        另一方面，由于其所具备的 A 处理器架构特性，Cortex-A320 可以提供开箱即用的 Linux 支持，并为安卓系统等现有的功能丰富的操作系统提供软件可移植性。Cortex-A320 具备出色的灵活性，适用于众多细分市场、应用和操作系统。
        引入 Armv9 边缘 AI 异构计算平台
        Arm Ethos-U85 NPU 旨在应对 Cortex-A 系统中的常见高延迟内存，并与 Cortex-A320 处理器协作良好。
        Ethos-U85 驱动程序已完成更新，该 NPU 现可直接由 Cortex-A320 驱动，而无需基于 Cortex-M 的 ML 岛。这一更新不仅改善了延迟，还为 Arm 的合作伙伴免去了使用 Cortex-M 来驱动 NPU 的成本和复杂性。
        此外，Cortex-A320 的内存访问性能和增强的内存系统使其能够执行更大规模的 ML 模型，例如超过 10 亿个参数的大语言模型 (LLM)。由于可寻址内存空间有限，这些模型很难在基于 Cortex-M 的系统上高效运行。
        Ethos-U NPU 通过量化数据类型，来满足边缘 AI 用例有限的成本和能耗要求。Ethos-U85 不支持的 ML 算子和数据类型都将自动回调到 Cortex-A320 上进行处理，并利用 Neon/SVE2 引擎进行加速。
        Armv9 架构实现了显著的 ML 性能提升，得益于此，在 2GHz 频率下运行，以 8 位 MAC/周期测得，四核 Cortex-A320 可以执行高达 256 GOPS。因此，无需外部加速器，Cortex-A320 便可直接在 CPU 上运行高级 ML 和 AI 用例。这为针对各种 ML 和 AI 应用的设备节省了系统面积、功耗和复杂性，并带来最高可达 0.25 TOP 的表现。
        边缘 AI 新时代未来可期
        Cortex-A320 将 Armv9 架构的安全性和卓越的 AI 性能引入了 Cortex-A 的超高能效系列，为软件开发者提供了开发和部署更严苛用例的新可能，开创了边缘 AI 设备的新时代。通过结合 Arm 的 A 处理器架构及相关的软件生态系统，并在高能效和灵活性支持下，Cortex-A320 为物联网领域的各个细分市场提供了卓越的可扩展性和多样化。
                                       
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                                                原文标题：详解 Arm Cortex-A320，针对物联网优化的超高能效 Armv9 CPU
                            文章出处：【微信号：Arm社区，微信公众号：Arm社区】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
                        
               
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