Arm 推出 Cortex-M55 与 Ethos-U55：赋能低功耗端点 TinyML 的新 IP 核

Arm 今日发布两款前沿 IP 核，为资源受限端点（含 IoT 和低功耗设备）带来先进机器学习能力。Cortex-M55 微控制器首创集成 Arm Helium 向量处理引擎，Ethos-U55 是旗舰 Ethos NPU 的紧凑版。虽设计为协同部署，但各自可独立运行。

在 5G 网络推动边缘智能背景下，将 AI 部署到微控制器——即 TinyML——日益关键。专家预测 TinyML 市场将扩展至数十亿消费和工业系统，提供无云依赖的实时洞察。

“回望五年后，我们可能都会同意，此刻标志着计算范式的真正变革，”Arm 物联网与嵌入式高级总监 Thomas Ensergueix 说。“几年内我们见证了 AI 如何革新云端数据分析，大多数人手中的智能手机已具 AI 增强，现在迈出下一步，为无处不在的 AI 做准备。”

智能家居设备如智能音箱将越来越多地在本地执行机器学习推理（图片来源：Sebastian Scholz/Unsplash）

语音识别、计算机视觉等 ML 工作负载正从云端下沉至微控制器。Arm 新核心瞄准日益壮大的微控制器解决方案生态，主打端侧推理。

“我们知道端点层面的所有数据无法回传云端，”Ensergueix 说。“家庭或智慧城市摄像头每天产生字节级数据，基础设施不支持如此上行流量。我们确信，要扩展至数十亿甚至万亿 IoT 端点，必须在 IoT 端点直接具备 AI 推理能力，且必须安全。”

Cortex-M55

Cortex-M55 延续可信赖的 Cortex-M 家族，提供迄今最高 AI 性能。基于 Armv8.1-M 架构，支持自定义指令，让开发者针对特定工作负载裁剪内核，榨取最大效能。

Helium 向量处理技术使 DSP 性能较前代 Cortex-M 提升 5 倍，ML 性能提升 15 倍。

针对 INT8 运算（含点积）的自定义指令加速神经网络推理。

“成功的 AIoT 应用不仅取决于算力，还在于能在正确时间获取正确数据、系数和 ML 权重，因此处理器内存接口经优化以处理所有进出数据，这方面远超其他任何 Cortex-M 内核，”Ensergueix 表示。

Cortex-M55 与 Ethos-U55 组合具备手势识别、生物识别、语音识别等应用所需算力（图片来源：Arm）

Ethos-U55 是 Arm 首款“微 NPU”，1 GHz 下提供高达 0.5 TOPS 加速。可配置 32 至 256 MAC，内置片上权重解码器和 DMA 实时解压权重，缩减内存占用。

对比大尺寸兄弟——Ethos-N77（4 TOPS）、N57（2 TOPS）、N37（1 TOPS）——U55 提供紧凑低功耗方案，可通过堆叠多核扩展。

Cortex-M55 和 Ethos-U55 设计为协同使用，也可单独使用（图片来源：Arm）

M55 和 U55 协同工作，较任何单独 Cortex-M 器件最高提速 480 倍。典型语音助手负载，Arm 报告加速 50 倍，能效提升 25 倍（对比 Cortex-M7）。

“Cortex-M 运行应用系统代码，需神经网络工作负载时，指令流放入 SRAM，向 U55 发中断，U55 接管。U55 完成后将结果回 SRAM，Cortex-M 恢复控制。流式场景下，U55 可处理连续音频/视频数据，”Arm 机器学习组副总裁 Steve Roddy 解释。

基于新核心的硅片预计 2021 年初上市。

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