原标题：行动AI晶片市场爆红！ARM：未来AI将可以跑在所有装置上
“未来AI将可以跑在所有类型的装置上”ARM副总裁暨客户事业部总经理Nandan△Nayampally如此说道。针对爆红AI晶片市场，他近日来台时也揭露ARM未来的AI产品战略。
Nandan△Nayampally表示，现在不只是行动装置的处理器有这样的能力，就算是非常小的微控制器（MCU），都已具备了基本的AI执行处理能力，如ARM△Cortex-M0、Arm△Cortex-M3系列等，现在已经可以在上面跑影像或语音方面的机器学习模型。
随着越来越多主打AI功能或特色的行动处理器推出，他观察到，开始有越来越多结合CPU与GPU功能的AP应用处理器，被运用在处理不同类型用途的AI运算工作上，比如物体侦测、语音分辨，或人脸识别等。不只这些应用处理器采用ARM架构，市面上许多具备AI功能的智慧装置，也都有采用ARM架构，例如智慧语音装置、智慧相机，或是智慧电视机等等，即便是在云端上，他说，现在它的架构也有被使用在中国、日本的超级电脑上来做不同应用。
Nandan△Nayampally强调，以后AI在行动装置上将会越来越普及，“几乎在所有装置上都能够执行。”至于能够在上面跑什么类型的AI应用，他表示，将取决于装置的硬件。他进一步说明，机器学习（ML）和AI都是软件，跑在硬件上，如果是简单的AI应用，不需要经过太多运算，单以CPU或GPU就足以应付；如果需要经过高度复杂的运算处理时，则须搭配神经网络加速器（Neural△Network△Accelerator），来加速运算，以做为更进阶的AI应用。
Nandan△Nayampally表示，未来公司也将持续强化CPU、GPU在机器学习或AI的处理能力，不仅在设计架构上，将加入了更多指令集、功能或工具，提供机器学习、甚至深度学习更强大的支援，还会通过软件来优化排程，以发挥出更高的使用效率，他举例说，最近刚推出的Cortex-A76 CPU架构，在机器学习任务的执行上，就比前代A75能获得4倍的效能提升，另外在Mali-G76 GPU方面，也比G72足足高出3倍效能表现。
不只是晶片开发设计要结合AI，ARM今年也开始聚焦神经网络加速器，它以Project△Trillium全新架构推出 ML△processor（MLP）与 OD△processor（ODP）两款全新IP系列，这是ARM今年初发表的全新人工智能（AI）晶片家族。
前者用于机器学习加速，每个处理器的浮点运算效能高达4.6Teraflops，而且也更省电，功耗上，每瓦可达到3Teraflops浮点运算效能。后者则是用于电脑视觉运算加速，与传统的DSP数位讯号专用晶片相比，效能提升多达80倍，并且能处理高达每秒60幀画面的Full△HD高画质视频。
Nandan△Nayampally也非常看好物体侦测(Object△Detection)在AR、VR领域的应用发展，甚至他说，公司2年前买下Apical这家以嵌入式电脑视觉和影像应用为主的技术公司，帮助它加快切入AR、VR应用市场，除了现有支援Vision的ARM产品以外，之后针对物体侦测也将会出下一代Vision解决方案。
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