作者：Arm 物聯網事業部資深產品經理 Dimosthenis Rossidis

在當前持續演進的物聯網（IoT）環境中，軟體複雜性不斷增加，邊緣裝置因而需要更勝以往的效能、效率和安全性。Arm Cortex-A 系列產品透過為功率有限的裝置帶來先進的運算功能，進而滿足這一需求，並為多樣化的市場提供更加強化的人工智慧（AI）處理能力、強大的安全性和優化的效率。Cortex-A3xx 系列專為包括消費類電子裝置和雲端服務等在內的各種特定市場，提供超高效率的解決方案和優化的效能。更重要的是，該系列 CPU 為快速成長的高度多樣化物聯網市場，提供了效能強勁且可擴展的解決方案，使其成為邊緣 AI 應用的理想之選。

邊緣 AI 需要更卓越的運算效能、更強大的安全性，以及更出色的軟體靈活性。隨著軟體越來越複雜，Armv9 架構應運而生，以提供先進的機器學習 (ML) 和 AI 功能，並具備強化的安全特性。該架構現已在 Cortex-A3xx 的超高效率系列實現，為新一代邊緣 AI 應用鞏固基礎。

Cortex-A320：最小型的 Armv9 架構實作

Arm 近日發表的 Cortex-A320 是首款基於 Armv9 架構的超高效率 Cortex-A 處理器。這是一款基於 Armv9.2-A 架構的 AArch64 CPU。其微架構源自 Cortex-A520，並經過顯著優化，以改善面積和功耗。

Cortex-A320 的效率相較 Cortex-A520 提高了 50% 以上。這一提升是透過多次微架構的更新而實現，其中包括窄取和解碼資料路徑、密集儲存的 L1 緩存、縮減埠的整數寄存器檔等優化。

由於高效率的分支預測器和預取器，以及記憶體系統的提升等微架構上的顯著創新，Cortex-A320 在 SPECINT2K6 基準測試中的純量效能較其前代產品 Cortex-A35 提升了 30% 以上。

更重要的是，透過整合強化的Armv9 的 Neon 和 SVE2 向量處理技術，在 INT8 通用矩陣乘法（GEMM）中測得 Cortex-A320 的 ML 處理能力比 Cortex-A35 高出多達 10 倍。此外，透過對 BF16 等新的資料類型、新的點積和矩陣乘法指令的支援，Cortex-A320 的 ML 效能比目前全球最受歡迎的 Armv8-A CPU Cortex-A53 高出六倍。

Cortex-A320 在 ML 能力的大幅提升，以及極高的面積效率比，使其在 ML 應用中成為最高效率的 Cortex-A CPU 核心。

與 Arm Cortex-M 處理器相比，Cortex-A320 的 ML 效能同樣提高了數倍。例如，在 GEMM 效能方面，Cortex-A320 相較目前效能最高的 Cortex-M CPU（Cortex-M85）提高了八倍。這種效能提升不僅歸功於 Armv9 架構在 AI 處理上的強化，還源於 Cortex-A320 記憶體存取效能的大幅提高和頻率的增加。

同時，受惠於 Arm 的 A 系列架構、多核執行，以及靈活的記憶體管理，這使 Cotex-A320 成為 Cortex-M 系列微處理器進行效能升級的合適選項。

透過微架構優化，實現更高效率

Cortex-A320 是一款單發射、32 位元指令取指的有序執行 CPU，實現了優化的八級管線，且具有緊湊的轉發網路，進而達到比 Cortex-A520 更高的頻率點。

Cortex-A320 提供從單核到四核配置的叢集內擴展。該 CPU 所採用的簡化 DynamIQ Shared Unit（DSU）DSU-120T，可支援僅使用 Cortex-A320 的叢集。DSU-120T 是最小的 DSU 實作，能夠顯著降低複雜性、面積和功耗，進而大幅提升基於 Cortex-A 的入門系列產品的效率。

Cortex-A320 支援高達 64KB 的 L1 緩存和高達 512KB 的 L2 緩存，並且具有可連接到外部記憶體的 256 位元 AMBA5 AXI 介面。L2 緩存和 L2 TLB 可以在 Cortex-A320 CPU 之間共用，而實作 Neon 和 SVE2 SIMD 技術的向量處理單元既可在單核複合體中專用，也可在雙核或四核實作中由兩個核共用。

針對不同市場的多樣化優勢

受惠於廣泛的開源 Linux 支援、強大的安全生態系，以及 Armv9 架構的關鍵進展，Cortex-A320 可確保與邊緣端和基礎設施裝置相容，同時具備出色效率和可擴展性。

Neon 和 SVE2 向量處理技術更新提升了 ML 效能，除此之外，Armv9 架構還大幅地強化了安全性，這對於物聯網和嵌入式系統相當重要。Cortex-A320 為 Cortex-A 的超高效率系列導入了重要的安全特性，包括強化記憶體安全性的記憶體標籤擴充（MTE），以及可減少跳轉導向程式設計和返回導向程式設計攻擊的指標驗證 （PAC）和分支目標識別（BTI）。

Secure EL2 是 Cortex-A320 所採用的其中一項 Armv9 關鍵特性，透過強化 TrustZone 中的軟體隔離，有助於在邊緣裝置上安全執行軟體容器。詳情請參閱安全虛擬化頁面。

從入門級通用 MPU、智慧音箱、軟體定義智慧攝影機，到廠房內的自動駕駛車輛、自動化邊緣 AI 助理、AI 人機界面和機器人控制器，Cortex-A320 可在廣泛的應用中發揮上述優勢。除邊緣 AI 應用外，Cortex-A320 之優勢還可擴及包括智慧手錶和智慧可穿戴裝置，以及伺服器基板管理控制器（BMC）等基礎設施裝置在內的眾多關鍵特定市場。

Cortex-A320 也非常適合於以往使用高效能 Cortex-M 的應用，如電池供電的 MCU 應用場景或運行即時操作系統（RTOS）的應用，這些應用需要透過對稱多處理來擴展效能，而 Arm 的 A 系列架構可立即支援。

此外，它還可用於需要 Cortex-A 記憶體管理或位址轉換特性的 RTOS 應用，以增強軟體的靈活性。例如，Cortex-A320 適合於需要在 MCU 裝置上下載應用程式的應用場景，由於其需要記憶體管理單元（MMU）來跨記憶體對應進行程式碼重新定位。

同時，更寬的定址空間使得 Cortex-A320 成為異質多核應用場景的高效率解決方案，在這些應用場景中，效能更高的 Cortex-A 與微控制器級核心相結合。借助 Cortex-A320，Arm 的合作夥伴能夠將小型架構相容的核心搭配較大的 Cortex-A 處理器，進而簡化記憶體架構。

另一方面，由於其所具備的 A 系列架構特性，Cortex-A320 可以提供立即可用的 Linux 支援，並為 Android 系統等現有的功能豐富的作業系統提供軟體可攜性。Cortex-A320 具備出色的靈活性，適用於眾多特定市場、應用和作業系統。

導入 Armv9 邊緣 AI 異質運算平台

Arm Ethos-U85 NPU 其目標在於因應 Cortex-A 系統中的常見高延遲記憶體，並與 Cortex-A320 處理器良好協作。

Ethos-U85 驅動程式已完成更新，該 NPU 現可直接由 Cortex-A320 驅動，無需基於 Cortex-M 的 ML 島。這一更新不僅改善了延遲，還為 Arm 的合作夥伴免去了使用 Cortex-M 來驅動 NPU 的成本和複雜性。

此外，Cortex-A320 的記憶體存取效能和增強的記憶體系統使其能夠執行更大規模的 ML 模型，例如超過 10 億個參數的大型語言模型（LLM）。由於可定址記憶體空間有限，這些模型很難在基於 Cortex-M 的系統上高效率地運行。

Ethos-U NPU 透過量化資料類型，來滿足邊緣 AI 應用場景有限的成本和能耗要求。Ethos-U85 不支援的 ML 運算子和資料類型都將自動回退到 Cortex-A320 上進行處理，並利用 Neon/SVE2 引擎進行加速。

Armv9 架構實現了顯著的 ML 效能提升，因此，在 2GHz 頻率下運行，以 8 位 MAC/週期測得，四核 Cortex-A320 可以執行高達 256 GOPS。因此，無需外部加速器，Cortex-A320 便可直接在 CPU 上運行先進的 ML 和 AI 應用場景。這為針對各種 ML 和 AI 應用的裝置節省了系統面積、功耗和複雜性，並帶來最高可達 0.25 TOP 的表現。

邊緣 AI 新時代未來可期

Cortex-A320 將 Armv9 架構的安全性和卓越的 AI 效能導入了 Cortex-A 的超高效率系列，為軟體開發人員提供了開發和部署更嚴苛應用場景的新可能，開創了邊緣 AI 裝置的新時代。透過結合 Arm 的 A 系列架構及相關的軟體生態系，並在高效率和靈活性支援下，Cortex-A320 為物聯網領域的各個特定市場提供了卓越的可擴展性和多樣性。

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關於 Arm

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