2019年全球ICT產業關鍵字，聚焦「智慧、速度與創新」。創新技術如人工智慧、延展實境（XR）、區塊鏈、數位分身（Digital Twin）持續出籠，尤其人工智慧加速晶片及量子電腦的發展，伴隨5G商轉，勢必帶動產業跳躍式前進。既然聚焦「虛實整合、運算科技、人機互動」三大主軸，2019年COMPUTEX，全球IP矽智財授權領導廠Arm受邀出席《COMPUTEX論壇》、《InnoVEX論壇》主題演講。Arm在COMPUTEX揭示全面運算(Total Compute)主張，為5G時代提供更符合更多使用情境(use case) 的整體運算方案，並展現強大生態系能量。
Arm在COMPUTEX 2019有哪些亮點展示？癮科技帶你瀏覽四大解決方案亮點一：物聯網平台回應Arm的目標在2035年打造達一兆台連網裝置，為了讓連網裝置深度溝通，Arm針對IoT平台的生態系，近年接續推出「DesignStart」、「Pelion」及「Neoverse」等相關計畫。今年COMPUTEX，Arm展示Pelion這項混合環境的端到端聯網連接、裝置和資料管理平台方案。Pelion特色在於建構3A情境，「任何裝置、任何資料、任何雲端」（Any device, Any data, Any cloud），管理任何種類的連網裝置與連接，應付任何內外部不同類型的資料，連接任何公有、私有及混合雲端。
換言之，Pelion平台讓企業在安全環境下，管理各項物聯網裝置，無限制連結任何規模的資料。COMPUTEX也展示，Arm收購Treasure Data後，借助巨量資料技術能力，Pelion平台對資料流程進行融合，讓企業用戶以高效、更安全的技術部署、連接和更新連網裝置，順利走入物聯網的資料世界。
聯網裝置與數據資料爆發成長，人工智慧的機器學習應用，逐漸從雲端轉移至終端。為了把機器學習技術放在邊緣裝置發揮所長，Arm針對機器學習的晶片應用進而打造全新處理器。延續Arm在CPU具備的可編程優勢，以及GPU數據處理壓縮能力和高吞吐量的設計特點，將其整合至機器學習晶片設計之中。針對機器學習熱潮，Arm推出「Project Trillium」機器學習運算平台支持各種AI應用程序，在功能性與可擴展性方面，能實現更快機器學習效率。根據統計，目前Project Trillium平台的學習數據吞吐量，比起過去CPU、GPU協同作業的機器學習效率，已經達2~4倍以上，效能也優於傳統DSP的可編程邏輯。
換言之，Project Trillium是一個異質的ML 運算平台，平台架構包括Arm ML處理器、開放原始碼Arm NN 軟體框架，目前搭載於超過2.5 億台Android 裝置。Arm針對ML處理器進行強化，包括超過兩倍能源效率，達到每瓦5兆次運算(TOPs/W)、記憶體壓縮技術提升達三倍，以及提升至高達八核心的次世代峰值效能，與每秒最高32兆次運算(TOP/s)。
隨著機器學習需求愈來愈高，開發人員更渴望利用系統上專屬神經處理器(NPU)的優勢。Arm機器學習ML處理器提供同級最優化的能耗效率，並有強大的軟體生態系統支援，讓整個生態系統的AI 效能極大化。
▲Arm示範如何在裝置上快速的執行機器學習功能，挑戰人的記憶，和裝置相比，看誰能先辨出不同的圖像。
前幾年開始流行的AR、VR裝置，過去最大挑戰來自虛擬視覺的穩定度。對此，Arm因應 5G 科技演進推出多款全新高階 IP 套件，其中Mali-D77 DPU顯示器即是聚焦擴增實境、虛擬實境所需的內容所打造，讓虛擬實境更加真實。Mali-D77是Mali-D71顯示處理器更新版，最高可對應3K解析度與120fps更新率，虛擬視覺影像得以更穩定呈現。全新的硬體功能，加速頭戴式顯示器的虛擬實境運算，實現更小、更輕、更舒適的 VR 裝置部署。
▲在COMPUTEX展示Oculus Quest 的VR 頭盔，提供高效能、無線，擺脫傳統VR裝置需要連接線的牽絆，創造VR裝置新體驗。
當然，使用者對AR、VR裝置的期待除了影像穩定，在沉浸式體驗方面，還包含更輕量、不受線材影響以及更順暢的效能。Mali-D77其他功能表現在鏡頭失真校正（Lens Distortion Correction）、色差校正（Chromatic Aberration Correction）、非同步時間扭曲（Asynchronous Timewarp），對應更清晰、更真實影像，還能降低配戴者頭暈情況。除此之外，Mali-D77顯示處理器IP，3K120虛擬實境效能，硬體節省VR作業負載4成以上系統頻寬，以及12%功耗表現。Arm表示，為了讓VR更為普及，在全球達到數十億台裝置的長期目標，Mali-D77解決現階段顯示技術的挑戰，為VR產業迎向下一個新世代。
亮點四：車用Arm在今年COMPUTEX展示的第四個亮點，聚焦在汽車應用。Arm在車用方面扮演重要角色，因其牽涉穩定與安全，尤其 ADAS 與自動駕駛需要顧慮的層級更是重要。對此，Arm針對車載安全推出 Arm Safety Ready 計畫，同時也包括針對自駕車的 7nm 製程最佳化處理器架構 Cortex-A76AE ，藉由整合 Split-Lock 提供車載所需的安全性。
換言之，Arm Safety ready 車用安全計畫涵蓋 Arm既有、新型與未來的全方位車載計畫，從系統性流程到研發，且通過 ISO 26262 與 IEC 61508 標準，一站式提供軟體、元件、工具、認證及標準等資源，確保加入此計畫的合作夥伴其 SoC與系統，皆達到最高安全層級。
今年COMPUTEX也展示基於Arm的DMS（Driver Monitoring System）駕駛監控系統產品。 DMS是採用Arm Cortex-A7所支援的深度學習NN模型，由TEE AI Lab所開發。這套DMS系統展示在Cortex A7上運行AI / ML以實現驅動程序狀態監視功能。例如針對駕駛員閉眼、打哈欠側視、俯視、打電話和吸煙等行為進行迅速檢測，並發出音頻以提醒駕駛。Arm在智慧駕駛領域，也展開Automotive Enhanced for Functional Safety計畫，將推出首款多情緒執行處理器，以強化新世代安全駕駛體驗。
▲COMPUTEX展會上也展示Arm在智慧駕駛領域的成果(圖右)，情緒執行處理器問世將有助駕駛安全。
Arm在COMPUTEX 2019展會中，展現新世代運算領域的創新技術與相關應用。除了上述相關亮點，也聚焦面向未來2030年的使用情境。Arm擁有全面軟體開發框架，包含Arm IP、Arm NN、Arm Compute Library及 Arm Development Studios，透過生態系統合作幫助開發人員更快採用、更快上市，透過機器學習軟體優化，有效擴展硬體效能。
想像未來的世界，5G傳輸、機器學習、終端運算可能已經成為我們生活的日常，而產業之間將呈現萬物聯網的龐大生態系。對此，Arm將持續展現其領先技術優勢，攜手物聯網超級戰隊掌握下一波科技浪潮。
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