Armのシニアバイスプレジデント兼エンドプロダクトグループゼネラルマネージャーであるクリス・バーギー氏は、フラッグシップモバイルプラットフォーム向けに設計されたLumexコンピューティングサブシステムの詳細を発表するにあたり、同サブシステムでは長年使用されてきたCortexの命名体系を廃止し、新しいCPUクラスタ名を採用すると述べました。また、バーギー氏は、この新しいサブシステム設計がArm設計ライセンスエコシステムの成長をさらに促進すると期待しています。
Cortexの命名方法を放棄するのは開発ニーズに応えるためである
クリス・バーギー氏は、以前、様々なコンピューティングニーズに合わせて製品名を調整し、特定のコンピューティングシナリオをより明確に識別できるようにした際に、Ultra、Premium、Pro、Nano、Picoといった命名規則を用いてパフォーマンスレベルを区別することを既に表明していたと説明しました。これにより、開発者やパートナーはArm製品名を通じて機能やバージョンの違いを理解しやすくなりました。
そこで同社は、新しいLumexコンピューティングサブシステムを発表し、新しいCPUコンピューティングクラスターの名称をC1と発表しました。また、GPUについても、Ultra、Premium、Proという1つの性能区分を用いて製品性能を区別する新しいMali G1シリーズを導入し、以前提案されていたCortexという名称は廃止しました。GPUはMaliという名称を維持しつつ、Immortalisという名称も廃止しました。Mali G1-Ultra、Mali G1-Premium、Mali GXNUMX-Proという命名体系は、より直感的な性能ポジショニング認識を提供します。
Armのエンドプロダクト部門プロダクトマネジメント担当バイスプレジデント、ジェームズ・マクニーヴン氏は、C1-Ultraは従来のCortex-Xシリーズ、C1-Proは既存のCortex-A700シリーズ、C1-NanoはCortex-A500シリーズの後継となると説明しました。新たに発売されたC1-Premiumは、主にサブフラッグシップクラスのモバイルスマートフォンの設計ニーズをターゲットとした新設計で、従来と同等のコンピューティング性能を提供しながら、フットプリントを最大35%削減します。
先ほど述べた新しいコンピューティング クラスター名 Pico については、これは以前リリースされた Cortex-A300 シリーズ CPU に相当しますが、それ自体は Lumex コンピューティング サブシステムの一部ではないため、新しくリリースされた C1 シリーズ CPU では使用されません。
コンピューティング クラスターのコアの組み合わせについては、James McNiven 氏は、従来の DynamIQ と big.LITTLE の組み合わせルールを踏襲しており、実際のコンピューティング ニーズに合わせてさまざまなコア アーキテクチャをより柔軟に構築できるため、差別化されたコンピューティング パフォーマンスを実現できると説明しました。
しかし、Armは現在製品移行段階にあるため、CortexシリーズのCPU設計の一部は維持されます。例えば、以前は車載アプリケーション向けに設計されたArm Zenaコンピューティング・サブシステムは、車載専用Cortex-A720AE CPU高性能コンピューティング・クラスターを採用しています。さらに、安全機能を備えた64ビットプロセッサであるArm Cortex-R82AEは、車載ゾーンコントローラやセーフティアイランド向けの高性能コンピューティングを提供します。ただし、これらは製品ライフサイクルの進展に伴い、徐々に新しい名称の製品に置き換えられていくと予想されます。
SMEとSME 2拡張命令セットの違い
ジェームズ・マクニーブン氏は、SMEとSME 2の拡張命令セットの違いは主にアップグレード版の違いであり、既存または新規CPUのコンピューティング加速に適用することで、AIアプリケーションサービスの運用効率を向上させることができると指摘した。例えば、Whisperベースの音声認識の実行速度が大幅に向上し、大規模言語モデルのインタラクティブ入力部ではより多くの単語を同時に処理できるため、AIコンテンツ生成速度が加速する。
これは、Armが新しいCPUおよびGPUコンピューティングクラスターによるコンピューティング性能の向上に加え、SME2拡張命令セットを通じて人工知能コンピューティングの効率を加速できることを強調していることを意味します。同時に、SME2拡張命令セットを通じてさまざまなコンピューティングコンポーネントの実行性能も向上させ、パーソナライズされたAI端末コンピューティングの開発を加速させます。
しかし、AIコンピューティングの進歩に関して、ジェームズ・マクニーヴン氏は、重要な考慮事項は実際のアプリケーションニーズと適切なコンピューティングコンポーネントの導入にあると強調しました。例えば、CPU、GPU、NPUはそれぞれコンピューティングにおいて独自の強みを持っています。さらに、インターネット接続時にはハイブリッドアーキテクチャでAIコンピューティングを加速させる、あるいはインターネット接続が切断された時にはデバイス側のコンピューティングパワーを活用してAI処理を駆動させるなど、実際のAIアプリケーションシナリオを考慮する必要があります。
次に、2nmプロセスもサポートし、複数の設計ライセンス方式を維持します。
現在のLumexコンピューティングサブシステム3nmプロセス設計に対応ジェームズ・マクニーブン氏は、関連検証がTSMCまたはサムスンのプロセス技術で完了したかどうかは明らかにしなかったものの、現在多くのウェハファウンドリと緊密な協力関係を維持しており、将来的には2nmプロセスのサポートも推進していくことを強調した。これにより、Lumexコンピューティングサブシステムはより高度なプロセス技術にも対応できるようになり、より多くのプロセッサ設計要件を満たすことができる。
ジェームズ・マクニーヴン氏は、現在の設計ライセンスについて、CSSコンピューティングサブシステムのライセンスは引き続き優先されるものの、市場プレーヤーの多様な設計ニーズに対応するため、従来のRTLライセンスとカスタマイズライセンスも維持していくと強調しました。例えば、同社は現在、Apple、Samsung、MediaTek、Huaweiなどの企業と、長年にわたり様々なライセンスプランで協業しています。
一方、ジェームズ・マクニーヴン氏は、Xiaomiが独自のプロセッサ開発に投資していることは「玄リングO1このアプローチは今後の市場開発のトレンドの一つとなるだろうが、自社製プロセッサを開発したいが巨額のリソースを投入することが難しい企業が増えている現状は、実はArmに多くの開発チャンスをもたらしているとも考えられる。
アームの独自チップに関する市場の噂には反応なし
Armが関心を持っているという以前の市場の噂に関して独自のプロセッサ製品を構築するそれを市場リファレンスデザインとして使用して、より多くの業界プレーヤーに採用するよう呼びかけましたが、James McNiven 氏はこれに応じませんでした。
