凭借新的 Cortex-M52 芯片，Arm 在边缘的小型物联网设备上实现了人工智能分析。

如今，人工智能无处不在，边缘计算无疑是最需要人工智能的地方之一，那里的物联网设备正在产生需要分析的海量数据，那里可以收集预测性选项并执行，那里可以运行机器学习以优化计算。

Arm公司高级副总裁兼物联网业务线总经理保罗-威廉姆森（Paul Williamson）在一次新闻发布会上告诉记者，Arm公司新产品Cortex-M52正是面向该市场。Cortex-M52是该公司低成本、高能效Cortex-M微控制器家族的最新成员，主要面向最小的物联网和嵌入式设备。

他说：“人工智能的进步与连接技术的普及交织在一起，意味着小型、对成本敏感的设备可以实现设备上的智能，它们可以变得更智能、更有能力。由于减少了对云的依赖，这些设备的运行具有很高的私密性和可靠性。”

威廉姆森补充说：“要想让业界意识到这一机遇，芯片供应商和开发人员需要获得更多的人工智能能力，以提供所需的智能，但要求在小型嵌入式设备，在典型的成本敏感和功耗受限的区域内实现这一目标。”

快速增长的物联网AI市场

随着企业转向人工智能和机器学习，以理解这些设备（目前约有 150 亿台物联网设备）产生的数据，物联网人工智能领域已经成为一个快速增长的领域。Pragma Market Research 预计，去年产生 103 亿美元收入的这个市场到 2032 年将增长到 917 亿美元。

The Enderle Group 首席分析师Rob Enderle 告诉媒体：“这是物联网成功的核心所在，它试图将尽可能多的智能融入终端，以减少相关云服务的负载。但它必须很高效，因为终端可用的电力通常很少，比如有时使用电池、有时是用太阳能。”

Arm公司打造的Cortex-M52包含了该公司的Helium技术，这是Armv8.1-M架构的扩展，为机器学习和数字信号处理（DSP）应用带来了更高的性能。有了 Helium 技术，Cortex-M52 无需专用的 DSP 或机器学习加速器或 Arm Ethos 神经处理单元 (NPU)，就能提升 DSP 和机器学习性能，而这在 Arm 的高端 Cortex-M85 和中端 M55 中才具备。

Helium 的优势

威廉姆森说，Helium 带来的性能提升让开发人员可以部署更多计算密集型机器学习算法。Cortex-M52 是 Arm 总部与 Arm 中国的一个工程团队合作开发的，它为目前运行在 Cortex-M4 和 M33 上的工作负载提供了一个载体。

与前几代 Cortex-M 相比，它将机器学习任务的性能提高了 5.6 倍，将 DSP 任务的性能提高了 2.7 倍，能效提高了 2.1 倍。芯片面积也减小了23%，所有这些都为芯片制造商在性能和成本之间寻求权衡提供了更多选择。

在安全性方面，Cortex-M52 采用了 Armv8.1-M 指针验证和分支目标识别 (PACBTI) 扩展的最新版以及 Arm 的 TrustZone 技术。它还将帮助芯片制造商获得 PSA 认证 2 级芯片，以创建 PSA 认证的物联网设备。

开发人员获得统一环境

对于开发人员来说，它开辟了广泛的用例，包括振动、异常和关键字检测以及传感器融合。

Enderle 认为这为他们优化物联网解决方案提供了更多选择。

新的芯片设计提供了统一的软件开发环境和 Cortex-M 工具链。其他 Cortex-M 芯片包括嵌入式代码、DSP 代码和神经网络模型，在 Cortex-M52 中，所有这些都被放入一个软件开发流程中，为程序员提供了更简便的开发路径，并能与常见的机器学习框架和现有工具配合使用。

威廉姆森说：“开发人员可以根据通用的API用一种语言进行编码，实现他们在应用程序的DSP和ML元素中所需的性能提升，而无需了解下面处理器的具体硬件细节。”

软件开发人员需要 DSP 和机器学习性能来利用人工智能的优势。以前，这意味着需要使用 CPU、DSP 和 NPU。

他说：“这意味着他们必须构建硬件，而一旦硬件构建完成，他们可能就必须在单个设计中跨多个芯片或多个处理器编写、调试和连锁代码。可能需要三个独立的工具链、编译器、调试器，而且开发人员必须深入了解多个处理器的时序、内存访问和事件调度。这是一项非常复杂的任务。”

他说，芯片制造商已经拿到了 Cortex-M52，它将于明年开始出现在芯片中。

来自RISC-V的挑战

其他芯片制造商，从英特尔、AMD、Nvidia到越来越多的小公司，都在致力于将更多的AI功能引入物联网和嵌入式设备，但据Enderle称，Arm的“潜在对手是RISC-V，它已经在这方面取得了进展，其使用ASIC而通用不是处理器。”

大约十年前，RISC-V横空出世，为芯片制造商和开发人员提供了一种开源芯片设计，开发的芯片架构可以替代x86和Arm。RISC-V国际组织在最近举行的RISC-V峰会上提出口号：该架构可用于任何设备，从物联网和云计算到个人电脑和数据中心服务器。

苹果公司在其芯片中加入了控制器，Meta、AMD 和高通公司等其他公司也在研究这一架构。

目前，在AI领域Arm 占有优势。虽然市场上大约有 100 亿个 RISC-V 内核，预计未来几年还会有更多，但 Arm 估计已经有 1000 亿个 Cortex-M 设备出货。

不过，RISC-V 具有开放性，开发人员和组织机构已经习惯于使用 Linux 和其他开放软件。公司可以获得授权，创建自己的芯片版本。

Enderle说：“RISC-V更便宜，支持者也更开放。很多 ARM 开发人员已经或正在转用这种技术。高通公司和 AMD 公司也在关注这项技术。”

RISC-V 开放、免费的特性在中国也得到了应用，使该技术卷入了中国与美国之间围绕处理器的持续争议。拜登政府正在考虑限制那些希望向中国出口基于 RISC-V 技术的美国公司。

在与记者的问答中，威廉姆森回避了关于Cortex-M52可能是对中国对RISC-V日益增长的兴趣的回应的问题，他说Arm“几年来一直专注于提供DSP和机器学习性能。这是路线图的下一步演进，将其应用到更低性能、更低功耗、更受限制的设备上。这是我们长期以来一直关注的重点开发领域。”

他还谈到，与 RISC-V 相比，Arm 在合作伙伴和软件生态系统方面具有显著优势，并指出 Arm 架构在市场上具有广泛的适用性，从最小的嵌入式设备到大型服务器，同时具有一致的库和工具。

威廉姆森说：“我们之所以有如此强大的合作伙伴生态系统来投资我们的工具，是因为他们知道，当他们开发出一款工具后，就可以在所有这些产品和所有这些可以部署该技术的不同市场领域中使用。这对我们和我们的生态系统来说都是非常有价值的。这种一致性可以推动可扩展性。”

不过，尽管 Enderle 也认为 Arm 在生态系统方面走在了前面，但 RISC-V 仍在建立自己的优势和合作伙伴关系，并受到了关注。

这位分析师说：“最近的定价行动和针对被许可方的诉讼让开发人员对Arm平台心存疑虑，而 RISC-V 与之非常相似，却没有这些包袱。”