Arm面临AI时代挑战，推动芯片设计深度变革创新！
随着AI时代的来临，芯片设计面临深度变革的迫切需求，Arm指出，传统的芯片设计已无法满足人工智能领域对高性能、低功耗、高集成度的要求，为适应AI技术的发展，芯片设计领域需要进行一场深度变革，包括优化算法、提升计算能力、加强数据管理和安全性等方面，以满足未来智能应用的需求。
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曾经，摩尔定律是推动芯片设计飞速发展的隐形推手，随着物理和经济极限的逼近，这一定律已逐渐不再适用，尤其是在AI计算浪潮的推动下，芯片设计面临着诸多挑战，迫切需要一场全新的深度变革，从多个层次进行重构,才能满足当下需求并适应未来发展趋势。
凭借在SoC芯片设计领域35年的丰富经验与深厚积累，Arm一直走在芯片技术革命的前沿，Arm解决方案工程部执行副总裁Kevork Kechichian分享了Arm对于AI时代芯片设计变革的深度思考,并从多个角度提出了行业未来的发展方向。
AI时代的到来，正在深刻影响着芯片设计，由于AI负载的兴起，尤其是其多样化、复杂化，正在从根本上改变芯片的设计方式，为此，整个行业都在进行各种新的探索尝试，从多角度解决能耗问题，包括更高效的芯片设计、更深层次的架构与指令集创新、更小尺寸和更高效率的AI模型、云边端结合的AI执行等。
安全威胁也在AI时代日益突出，DarkTrace 2024年公布的一项调查报告显示，接近74％的受访者表示AI驱动的网络威胁已带来显著冲击，这意味着，如今的安全防御已不再仅仅是对抗传统恶意软件的问题,而是要为一个AI本身就是攻击者的未来做好准备。
为此，Arm和其他芯片企业在现代SoC中集成了越来越多层次的安全机制，协同工作抵御各种威胁，行业正在不断加大对硬件级安全的投入，通过构建具备信任根和标准化安全机制的系统,抵御AI驱动型攻击。
由于AI负载对计算的需求与以往截然不同，Arm坚信只有通过异构计算才能最大程度地满足AI驱动的算力增长需求，就是CPU、GPU、加速器及网络等技术的共生协作，在这一方面，基于Arm架构的CPU正在成为GPU、NPU、TPU等AI加速器的理想搭档,能够高效管理数据流和计算任务。
除了硬件的变革，软件的协同也至关重要，Arm致力于支持能与所有主流AI框架广泛兼容的芯片解决方案，从而确保Arm计算平台能够与多样化的AI工具无缝集成，使开发者在拥有软件灵活性选择的同时,还能充分利用Arm架构芯片卓越的性能和能效。
当下，半导体行业正处于一个重要的转变时刻，传统的摩尔定律和制造工艺缩放技术已经面临瓶颈，AI时代的到来对整个芯片行业提出了全新的考验，需要上下游企业摒弃以往的传统观念，重新思考芯片的架构、性能、能效、安全等各方面如何协同设计才能达到最佳成果。
正如Kevork所强调的，计算的未来，尤其是AI的未来，取决于我们能否持续突破芯片技术的极限，未来几年，半导体行业如何持续创新以适应AI需求将变得至关重要，只有通过整个生态系统的协作，才能达成最理想的境界，既能释放AI的变革潜力，又能有效控制复杂度、能耗和成本,最终通过AI让我们的世界变得更加美好。
