汽车“核战争”：Arm明年量产下一代架构，“全面计算”战略背后的隐忧
在IP授权和芯片设计方案的市场份额而言，Arm取得了令人难以置信的成功。然而，在移动智能终端、电视和汽车领域几乎无所不能的Arm，每年的收入只有20亿美元左右，利润差不多在5000万美元上下。
五年前，日本软银以320亿美元收购了Arm；去年软银计划出售这家公司（目前英伟达宣布收购的交易还处于各国监管部门的审批阶段），以缓解自身的财务压力。
然而，根据软银财报，Arm在2017年-2019年的营收分别为18.31亿美元、18.36亿美元和18.98亿美元，这3年的增长微乎其微。不过，Arm在几个重要行业领域的市场地位不可忽视，也助推了芯片行业的繁荣，尤其是对于初创公司而言。
考虑到未来英伟达如愿收购Arm，将可能推动芯片行业的一次新变革。问题不在于Arm能否保持“独立”，而在于这笔交易能否促进竞争，并重构现有的IP市场格局。
比如，英伟达的收购可能会大力推动基于开放RISC-V架构的芯片开发。两年前，阿里巴巴平头哥宣布，正式推出基于RISC-V架构的开源低功耗微控制芯片（MCU）设计平台以及RISC-V处理器玄铁910。
而在汽车行业，零跑汽车从3年前就开始研发智能驾驶芯片，首款量产产品凌芯01正是采用平头哥玄铁C860双核32位CPU开发，采用8核心神经网络处理器，最大算力可以达到4.2TOPS。
有消息称，英伟达内部也在寻求在收购完成后，将GPU与Arm的现有产品线进行整合，为其他芯片厂商尤其是初创公司提供一个模块化、可扩展的通用“大脑”。
一、补齐“AI+DSP”性能
Arm公司的名字全称是“Acorn RISC Machine”，创始人Sophie Wilson和Steve Furber发现，CPU只需要一小组指令就能运行得更快。当大多数CPU设计都在向芯片添加更多指令时，Arm使用更少指令却运行得更快更有效的技术专利。
同时伴随着智能移动设备的兴起，对于芯片功率的限制，Arm进入了一个巨大的市场，并占据了90%的市场份额。该公司在2011年引入了ARMv8 64位架构，再加上“异构计算”设计有助于降低功耗要求，并通过平衡性能来实现需求。
数据显示，到目前为止，Arm在移动领域占据主导地位，其中移动处理器领域占据90%的市场份额，在车载信息娱乐和高级驾驶辅助系统(ADAS)处理器市场占据75%的份额。
Arm的架构是英特尔x86的竞争对手。两种架构之间的主要区别是，Arm青睐能效（低功耗指令集和硬件），而英特尔青睐峰值性能（复杂指令集计算）。
而英伟达和Arm之间的协同效应，目标则是着眼于未来的人工智能技术。如今，不论是智能手机还是汽车，每年的市场增量已经处于低增长甚至是负增长阶段，只有机器学习和人工智能才是“虚拟”增量。
不过，对于Arm来说，不管与英伟达的合并是否最终实现，其现有ARMv8架构也已经到了需要下一代接棒的时间点（毕竟此前高通对NXP的收购失败，让后者在下一代产品研发上吃了“滞后”的亏）。
在ARMv8发布10年后，Arm选择彻底改革了其中央处理芯片的架构，包括核心指令集架构(ISA)的改进，目标是为未来大量的AI和数字信号处理（DSP）工作负载提供性能提升，包括音频、视频和语音。
Arm表示，基于Armv9架构的第二代CPU产品（代码为“Makalu”）将比其最先进的Armv8 CPU性能高出30%，预计将于2022年初上市。同时，该公司还将引入一系列新的硬件安全功能。
除了性能的一次性提升，Arm还计划在未来10年里每年对底层架构进行一次升级，推出v9.1、v9.2等版本，并适用于不同类型的设备——“A”用于移动和服务器的应用程序处理器，“R”用于实时处理器，“M”用于微控制器。
Arm首席执行官西蒙·塞加斯(Simon Segars)表示，随着CPU从更多的一维计算转变为能够处理人工智能和5G等异构工作负载的计算，这些改进至关重要。
“这就是我们所说的，一个将由人工智能定义的未来时，我们需要在芯片架构上准备好应对未来的独特挑战。”塞加斯表示。
按照Arm的观点，随着半导体行业从通用计算转向更特殊用途的专用计算，目前CPU性能的提升是远远不够的。
为此，Armv9架构还提出了所谓的“全面计算”战略，通过在系统和软件层面上的一系列改进来提高性能。其中，汽车、物联网、消费电子和数据中心将是主要市场。同时，Arm还在提高频率、带宽和缓存，并减少内存延迟，来提升CPU整体性能。
二、降低开发成本
一直以来，由于云计算、高性能计算和人工智能的繁荣，拥有先天优势的FPGA的关注度更是到达了前所未有的高度。此前，基于嵌入式ARM硬核的FPGA，被称为可扩展处理平台。
比如，Xilinx发布的ZYNQ 7000系列FPGA，它由双核A9+Xilinx 7系列FPGA组成，成为该公司最著名的FPGA开发板系列之一。这套方案可以帮助开发者实现对卷积神经网络的硬件加速。
不过，在这一时期，虽然两者的“联姻”主要还是由FPGA开发商推动的，但FPGA却成为了CPU的一个大型外设，由主角变为了配角。
此后，随着ARM逐步开源Cortex-M0核、M3/4核，极大地降低了开发超高能效SoC的门槛，ARM的进一步开源也降低了开发门槛和减小开发成本。
到此时，事实上，FPGA已经被彻底“边缘化”（还有很重要的原因是成本过高）。而在Armv9架构的设计上，Arm表示，通过升级可扩展向量扩展(SVE)技术来提高性能，以改善AI和DSP处理任务。
现有SVE采用Armv8架构，和英特尔的AVX技术都是所谓的SIMD指令集，用于增强并行处理，是高性能和节能计算的基础。最新的SIMD指令集SVE2，将作为Armv9的标准特性，用于加速音频、语音处理以及图像、语音识别。
按照披露的消息，Cortex-M微控制器、Cortex-A处理器都将受益SVE2带来的性能提升，同时，还提高了CPU在本地运行5G基带和其他任务的能力，而工程师不需要将它们转移到外设的加速器上。
Arm还承诺将进一步扩展其SVE2技术，增强CPU的矩阵数学计算能力，以及Mali GPU和Ethos NPUs的不断创新，从而满足基于人工智能的更复杂工作负载的需求。
在过去的五年时间里，Arm每年都在提高其Cortex-A CPU的性能，其速度超过了整个行业，比如苹果公司自研的M1芯片（基于Arm核的SoC）取代英特尔的CPU。亚马逊还在数据中心部署了基于Arm的Graviton CPU，云服务性能提高了40%。
“这将是打开新市场和机遇的关键。”Arm相关负责人表示，ArmV9还将“帮助我们的合作伙伴在更快上市时间和成本控制之间取得平衡，同时创造独特的解决方案。”
三、推动硬件级安全加密
而对于物联网或者说汽车联网来说，硬件安全同样重要。
Armv9体系结构的另一个主要改进与硬件安全有关，为此引入了所谓的机密计算架构(CCA)。即使它还处于早期开发阶段，这项技术将被用于保护正在处理的部分软件和数据（甚至来自操作系统），通过在CPU上隔离的安全内存区域中执行计算。
为此，Arm还引入了“机密域”的概念，类似于软件容器，应用程序或其他工作负载可以转移到一个“域”（完全隔离的区域），并独立于其他代码运行。如果在一个分区的另一边运行的软件被劫持，这个域可以拒绝访问并取消操作。
这种安全，对于汽车行业应用来说，至关重要。
这也是Arm在原有推出的TrustZone技术上的新扩展，比如，虚拟机可以同时运行来自不同客户的应用程序，“机密域”就可以用来隔离虚拟机，并在操作系统或其他软件被入侵时起到保护作用。
不过，Arm不断增强自身实力，对于下游客户来说，压力也越大。
今年初，作为Arm的主要客户之一，高通宣布14亿美元收购Nuvia，这是一家成立仅两年的初创公司，由前苹果芯片项目高管创立，主要定位于低能耗数据中心。
但高通并不仅仅看中服务器市场，相反，该公司计划将Nuvia的CPU技术应用在智能手机、笔记本电脑以及汽车产品线中。目前，Nuvia有自己的专利IP核，意味着高通后续有机会减少对Arm的依赖。
有分析师指出，“这次收购，让高通重新回到完全定制设计CPU内核和专有CPU架构的新时代，这是高通正确的技术方向。”
因为，CPU性能的领先地位对于定义和实现下一个计算创新时代至关重要。“对于汽车行业来说，创建一个新的高性能计算平台，将是一个新的市场标杆。”
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