近日，ARM正式发布其基于DynamIQ微处理器架构的组处理器，以及修订的GPU芯片。下面粤嵌ARM培训为你解析一下DynamIQ技术的全新处理器怎么专为人工智能优化。

　　自2011年ARM big.LITTLE技术推出以来，它已经成为了目前运用非常广泛的多核架构技术。而全新推出的DynamIQ技术则是big.LITTLE技术的重要演进。原有的big.LITTLE技术是将多个大核组成一个计算集群、多个小核组成另一个计算集群，然后进行协作运行。而全新的DynamIQ big.LITTLE将允许在单一计算集群上进行大小核配置，可以出现比如1+3、1+7、3+5等诸多类型，将可配置性提升到了一个新的台阶。

　　同时，DynamIQ big.LITTLE还可以对每一个处理器进行独立的频率控制以及开、关、休眠状态的控制，可以实现高效的、无缝的在不同任务间切换合适的处理器。此外，DynamIQ还对内存子系统进行了重新设计，可以对内存进行更细颗粒度的管理，实现更快的数据读取和全新的节能特性。

　　今年3月推出的ARM DynamIQ技术是从芯片到云部署智能的里程碑，而近日推出首批基于DynamIQ技术的ARM Cortex-A75和Cortex-A55处理器则是又一个重要里程碑。两款处理器都包括有针对人工智能性能任务并基于DynamIQ技术的专用指令，助力ARM在未来3-5年实现人工智能运算性能50倍的提升。

　　为了针对分布式智能和设备端机器学习而对系统级芯片进行进一步的优化，全球出货量的ARM Mali GPU系列今天也发布了的高端产品Mali-G72图形处理器。该处理器基于Bifrost架构，专为新一代要求严苛的应用而设计，诸如在设备端运行的机器学习，以及高保真移动游戏和移动虚拟现实。

　　Mali-G72针对下一代真实内容进行优化。ARM系统级方案支持包括GPU在内的跨多个计算IP块的创新。Mali-G72图形处理器延续了前一代产品Mali-G71的成功，并对Bifrost架构进行了改良，从而实现高达40%的性能提升，使得我们的合作伙伴能够推动移动虚拟现实体验，并将高保真移动游戏提升至新境界。此外，Mali-G72还被设计用于具有效率和性能的机器学习，这得益于算法优化和增加的缓存，从而降低了带宽需求，为机器学习效率带来17%的提升。

　　ARM方面表示，为了支持我们的CPU和GPU IP,一套完整的软件开发环境也随着全新的CPU和GPU IP同时发布。通过ARM虚拟原型和DS-5 Development Studio,ARM生态系统能够在硬件可用之前就开发针对DynamIQ技术优化的软件。

　　对于粤嵌ARM培训为你解析一下DynamIQ技术的全新处理器怎么专为人工智能优化，相信大家都已经了解了。一句话：要敢想，没有什么不可能！