ARM motzt seine Chips auf

Mit den neuen Cortex-A77-Prozessoren will ARM noch einmal deutliche Leistungssteigerungen bei Smartphones, Tablets und Embedded-Systemen ermöglichen.

von Andreas Fischer 28.05.2019

Der britische Prozessorhersteller ARM Limited gehört zu den bedeutendsten Prozessorherstellern weltweit. Wie wichtig das Unternehmen ist, musste gerade erst Huawei bemerken, als auch die Briten ankündigten, sich an die Handelsvorgaben der Trump-Administration halten und die Geschäfte mit den Chinesen in nächster Zeit beenden zu wollen. Die Chips von ARM werden aber nicht nur in zahllosen Smartphones und Tablets verbaut, sie finden sich auch in vielen Embedded-Systemen. Nun verstärkt das Unternehmen auch seine Anstrengungen im Bereich künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning.

Performance-Entwicklung der Cortex-A-Serie Performance-Entwicklung der Cortex-A-Serie Zoom© community.arm.com/Screenshot

Prozessoren für Project Trillium

Kurz vor der Computex in Taiwan kündigten die Briten mit dem Cortex-A77 eine neue Prozessorreihe an. Der A77 soll sich vor allem für High-End-Smartphones und Aufgaben aus dem Bereich künstliche Intelligenz eignen. Im Vergleich zu einem Cortex-A55 soll die Performance der neuen Chips im Bereich Machine Learning um rund das 35-Fache gestiegen sein. Auch die allgemeine Rechenkapazität soll sich laut ARM seit 2013 vervierfacht haben. Im Vergleich zum direkten Vorgänger, dem Cortex-A76, soll der neue Chip rund 20 Prozent mehr Instruktionen pro Sekunde verarbeiten können.

Der ebenfalls frisch vorgestellte Mali-G77-Grafikprozessor hat mit Valhall eine neue Architektur bekommen. Im Vergleich zum Vorgänger Mali-G76 soll dadurch eine Performance-Steigerung um das 1,4-Fache erreicht worden sein. Dazu kommt ein um 30 Prozent reduzierter Energieverbrauch sowie eine um 60 Prozent gestiegene Performance bei Machine Learning. Die beiden neuen Chip-Serien passen deshalb gut in das Anfang des vergangenen Jahres vorgestellte Project Trillium.

Die höhere Performance im Bereich KI und Machine Learning soll unter anderem neue Anwendungsfälle für Mobilgeräte ermöglichen. So träumt ARM etwa von künftigen Smartphones, die dank ihrer integrierten KI-Fähigkeiten auch tief unter der Wasseroberfläche fotografierte Fische sofort identifizieren können.

Bis es soweit ist, wird aber noch etwas Zeit vergehen. Bisherige KI-Funktionen auf Smartphones erfordern in der Regel noch eine gute Internetverbindung zu einem Server in einem entfernten Rechenzentrum, der die Identifizierung des aufgenommenen Objekts übernimmt.

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