▲矽智财（IP）厂安谋（Arm）IP产品事业群总裁Rene Haas，Computex 2019。（图／业者提供）

记者周康玉／台北报导

矽智财（IP）厂安谋（Arm）IP产品事业群总裁Rene Haas指出，AI核心平台迈向异质化时代，在安全、成本、跨处理元件运用等都面临很大的挑战，Arm则是会提供结合硬体IP、软体架构和最佳化工具，一次解决未来运算复杂性的「全面运算」(Total Compute) 解决方案。

Arm IP产品事业群总裁Rene Haas在COMPUTEX论坛中发表「全面运算引领AI成长」（Scaling AI Through Total Compute）主题演说，探讨AI运算在各个市场所面临的复杂挑战，以及Total Compute解决方案为何能够同时满足AI效能提升与应用开发的需求。

Rene指出，AI未来走向核心平台迈向异质化时代。现在的智慧型手机已经内建许多人工智慧和机器学习（ML）的基础功能，包括即时影像撷取、人脸辨识等，但在全球将近40亿支智慧型手机中，目前约有85％还是将机器学习的工作负载交由CPU或者CPU + GPU（图形处理器）执行的。

而根据Arm对AI处理器工作负载的研究，为达成更佳的应用效能和使用体验，发挥AI和ML的优势，未来智慧型装置的AI运算核心，将以CPU为中心，再整合运用GPU、NPU (类神经网路处理器)、DPU (资料流处理器)、FPGA (现场可编程逻辑闸阵列)等运算资源。

从产业转型来看，不论是自动驾驶、5G引爆的边缘伺服器需求、AI型穿戴装置和虚拟实境 (VR)、扩增实境 (AR)、高画质游戏体验、5G 智慧手机等，都带来超高的运算效能与智慧功能要求。此外，安全也是一项极大的考验，前述各种市场领域的设备与装置，都储存了大量的个人资讯，没有人希望窃取个人机密资料的事件再次发生。

Rene指出，然而，这些大规模运算流程、跨处理元件的运用、安全保护要求等，都将让应用开发变得越来越困难、成本越来越高，此外，市面上太多不同软体的选择，造成开发人员和生态系统碎片化，让推动装置AI化更困难。

面对AI运算与体验挑战，Rene指出，Arm提供从系统整体出发，结合硬体IP (矽智财)、软体架构和最佳化工具，一次解决未来运算复杂性的「全面运算」(Total Compute) 解决方案。

一方面，Total Compute解决方案能以CPU为任务控制核心，再透过System IP确保AI运算的工作负载能达到最佳分配。例如影像搜寻作业由NPU执行，将比CPU更快、更有效率。

另一方面，Total Compute解决方案能让开发者成本更低，速度更快，运用了Arm IP以及Arm NN、Arm Compute Library、 Arm Development Studios和Arm Mobile Studios，能有效加速产品开发的上市时程。