《企業網D1Net》3月7日(北京)  智能設備已分布于全民生活的方方面面，隨著AI技術的興起，AI與智能設備的連接便有了越來越多的嘗試。在日前Arm委托 IDC針對人工智能應用作的一次調研來看，其結果顯示：“目前市場上90%具有人工智能功能的設備，都基于Arm設計。” Arm資深市場營銷總監Ian Smythe在接受企業網d1net記者采訪時便表示：“除了人工智能， 隨著圖形顯示越來越復雜，智能手機和電視都需要支持更加復雜的顯示內容，比如4K高清，因此沉浸式顯示將會是下一代的智能手機演進的推動力。”

上圖為：Arm資深市場營銷總監Ian Smythe

基于此構想，Arm近日宣布推出了包含全新的視頻、顯示和圖像處理器的Mali多媒體套件。新的IP套件可與現有基于DynamIQ的CPU和其他Arm IP無縫集成，從而全面實現Arm新一代針對主流移動設備和數字電視(DTV)的解決方案。

Arm資深市場營銷總監Ian Smythe先生表示：“對終端設備而言，支持豐富的多層用戶界面以及一系列廣泛的最新應用已成為必然趨勢。更為重要的是，機器學習不再是高端智能手機的專有配置。各級用戶都希望輕松使用配備機器學習功能的各類APP應用，3D游戲、混合現實和4k內容越來越流行，新型的游戲也不斷出現在主流手機上。”

Mali多媒體IP套件中包括以下組件：

· Mali-G52和Mali-G31 GPU：為DTV、主流和入門級手機提供高端體驗

· Mali-D51顯示處理器：在主流設備上有效實現更復雜的視覺體驗

· Mali-V52視頻處理器：在主流設備上實現高效的4k60 / 4k120內容

Mali-G52 GPU：讓主流設備實現高級功能

繼承Mali-G51的優點，Mali-G52可從容應對更高的圖形復雜度，允許在主流移動系統的功率和帶寬限制內實現更多的機器學習功能。其他性能還包括：

· 性能密度提高30%：Mali-G52采用更寬的執行引擎，相比前代產品的4線程，Mali-G52最多可提供8線程，可在相同芯片面積上，提供更高的圖形性能

· 能效提高15%，可降低設備的功耗和散熱，并支持更長的游戲時間，甚至可支持AR等高耗電技術

· 機器學習性能為上一代產品的3.6倍，確保所有級別的設備都可支持下一代機器學習應用

Mali-G31 GPU：在最小芯片面積上提供卓越的用戶體驗

如今，所有級別的設備對計算需求都有所增加，用戶甚至期望中檔級別的設備也可提供高品質的內容，這為數字電視用戶界面領域帶來了不少挑戰。Arm通過Mali-G31來實現以上需求，其性能包括：

· 第一款基于創新Bifrost架構的超高效GPU(Ultra-Efficient GPU)

· Arm最小的處理器，支持OpenGL ES 3.2和最新一代Vulkan API，開發人員可將其應用于數百萬設備上

· 較上一代采用Bifrost架構的G51尺寸縮小20%，性能密度提升20%，在減少芯片面積的同時顯著提升能效

Mali-D51：Arm旗下最高效的顯示處理器

Mali-D51擁有2017年出品的高端顯示處理器Mali-D71的眾多優勢，并將之整合至迄今為止Arm旗下最小的DPU上。這是第一款基于Komeda架構構建的主流顯示處理器，實現的性能包括：

· 與上一代相比，整個系統節能30%

· 場景復雜度加倍，與Mali-D71一樣支持8層圖像處理能力

· 在無縫、高效內容投射方面，內存訪問延遲性能提升50%

Mali-D51經過全面優化，可與Mali多媒體套件中的其他IP無縫協作，結合Assertive Display 5技術使用，甚至可將HDR(高動態范圍圖像)帶入主流設備;結合CoreLink MMU-600，可提升系統內存管理效率。

Mali-V52：實現高效的4K60內容

如今，越來越多吸引人的內容需采用更高的分辨率進行制作，這意味著4K內容正迅速成為一項基本要求。Mali-V52提供的性能包括：

· 較上一代產品提升20%的上傳質量，提供更清晰、更銳利的視頻畫質

· 硅片面積減少38%，確保在各個級別實現令人驚艷的高品質視覺效果

· 使所有主流設備的解碼性能提升兩倍，實現4K播放

機器學習正成為主流

機器學習正變得日益普及，可跨越多個設備，觸達每一位用戶。高端手機和主流手機中的攝像頭目前通過運行機器學習算法人臉識別和指紋識別，這些任務不需在SoC上配置最新的神經網絡處理引擎。在主流設備中，專門去設置機器學習處理器的方法不太實際，這些任務可以由片上系統(SoC)的每個組件發揮其最佳性能實現，并與DynamIQ CPU和Mali-G51結合來提升現有應用的機器學習性能。

游戲與混合現實

Arm正在與行業生態系統合作，突破利益屏障，為更多的移動用戶提供在各個場景中暢享沉浸式體驗的機會。舉例手游行業來說，手游的蓬勃發展意味著對移動設備上超高清圖像需求的增加。現在，考慮到移動端對虛擬現實(VR)、增強現實(AR)和混合現實(MR)內容消費的井噴式增長，Arm的責任不僅僅是應對現有極具挑戰的任務——年復一年不斷提升可擴展CPU和GPU的每毫瓦性能和效率，而且Arm也正在創造更多價值。針對Vulkan等最新的API，我們正不斷增加我們的內容開發者資源，并確保Arm IP與谷歌的ARCore可無縫協作。

數字電視用戶界面日益復雜

如今，數字電視用戶界面(UI)日趨復雜，Netflix和Amazon Prime等預集成APP應用程序支持從語音控制到手勢識別的一系列先進功能。這些功能，以及播放畫中畫的能力，或同時運行多達16個視頻的視頻墻，都對數字電視的片上系統(SoC)提出了更高要求。它們需要在不損失視覺質量的情況下，實現高度的響應能力和高效的支持。

Arm的合作伙伴迄今已交付超過1,250億枚芯片，到2021年這一數字將達到2,000億，這歸因于我們一直致力于在計算行業最廣泛的設備中不斷創新，并提供可擴展的CPU、GPU、視頻和顯示處理器架構。Arm正致力于讓更多主流用戶感受到完美的視覺體驗，今天Mali多媒體套件的發布是Arm眾多努力之一。