Arm与Unity携手合作,使3D随处可见

2019-10-09来源: EEWORLD关键字:Arm  Unity  Total  Compute  机器学习  安全

Arm将与Unity Technologies合作,以确保3D应用程序(例如游戏和娱乐)在使用Arm架构的硬件上流畅运行。该公告是Arm硬件和软件设计中更大的全面计算(Total Compute)协作方法的一部分。

Arm客户业务部门市场营销副总裁Ian Smythe在加利福尼亚州圣何塞举行的Arm TechCon 2019活动上宣布了该计划。

他说,Arm Total Compute代表了一种IP设计的新方法,重点是用例驱动的优化系统解决方案。在这种情况下,开发人员将为其软件编写软件开发套件,从而找出在中央处理器(CPU),图形处理单元(GPU)或机器学习(ML)硬件上处理该软件的最佳方法。Arm的客户小组副总裁Paul Williamson在接受GamesBeat采访时表示,“这取决于在给定的功率范围内处理软件的最佳方法。”

作为Total Compute的一部分,Arm和Unity Technologies正在扩展战略合作伙伴关系,以进一步提高性能。Williamson说,他们已经与工程团队合作了几个月,并将在接下来的几年中继续这样做。Arm的技术将针对Unity实时3D开发平台进行优化,反之亦然。

Unity Technologies平台副总裁Ralph Hauwert表示:“我们很荣幸能与Arm合作,以确保全球最大的创作者群体-Unity开发人员-为十亿以上的Arm设备提供了经过独特优化的工具。”

Williamson表示,Arm设备被用于各种娱乐和游戏设备,从智能手机到虚拟现实和增强现实。他说,通过这种方式,与Unity的合作颇具意义。

Williamson说:“ Arm和Unity正在扩展到各种3D内容,尤其是VR和AR,要使其在具有计算约束的所有平台上最佳工作,就需要进行大量工作。通过与Unity合作,我们可以做到这一点,以便Unity公司的工具可以更了解如何在Arm平台上优化以获得最佳渲染和性能。”

Smythe说,从过程扩展和数据隐私方面的挑战,到CPU以外的一个非常分散的生态系统,正在发生多种转变。

虽然5G将创造一个充满机遇的世界,但硬件制造商仍将需要为下一代的沉浸式体验提供动力,性能和效率。在5G连接性和处理屏幕图形的需求之间进行权衡时会发生什么?

这就是Total Compute努力将试图找出的结果。随着5G的到来,AI,xR和IoT的加速正在改变计算需求。数字沉浸所需的性能将必须超越当今的水平。

“这要求我们设计知识产权(IP)的方法截然不同,重点是优化性能,安全性和开发人员访问权限。没错,这不会再一样了,只是思维方式发生了转变。”Smythe说道,“通过从IP,软件和工具内部以及跨IP,软件和工具进行优化,以提供安全的基础并提供应对未来工作负载的复杂计算挑战所需的性能,我们正在从单一产品开发重点转向用例和经验驱动的系统解决方案。”

将机器学习性能提升到新水平

自Arm推出Cortex-A73以来,该公司逐步提高了机器学习(ML)的性能,今天,Arm希望大幅扩展ML在CPU中的使用。

“为了实现这个新的数字世界,我们需要将计算推向更高的水平,这就是为什么我们在我们的下一代Cortex CPU Matterhorn中添加了Matrix Multiply(MatMul)的原因,从而使ML性能有效地比以前提高了一倍世代。”Smythe说道,“除了CPU之外,我们还需要关注Total Compute方法并将其应用于系统中的每个计算元素及其基础架构。无论是Arm CPU,GPU,NPU,互连模块还是系统IP,都必须对其进行优化以作为集成解决方案。这要依靠实现这一目标的软件和工具,包括Arm NN,Arm Compute库,开放源代码社区和开放标准,它们全都建立在安全的基础上。”

安全的基础

由于我们都越来越依赖于手机作为我们所有个人信息,隐私和安全事项的中心。

“Arm现已开始作为Total Compute的一部分推出诸如存储标签扩展(MTE)之类的创新安全功能,以满足客户的各种需求。 Google最近宣布了与我们合作设计用于Android设备的MTE的计划。 这些功能与平台安全体系结构(PSA)相结合,将有助于对整个生态系统的安全性进行标准化和碎片整理。”Smythe说:“任何Total Compute解决方案都涉及很多要素,无论是用于VR耳机还是可穿戴设备,智能手机或DTV。” “我们的目标是为未来的计算平台提供基础,并采用全面计算方法,我们将简化安全性,提高性能和效率,并为开发人员提供整个Arm生态系统更多的性能访问机会,最终实现真正的数字沉浸。”

关键字:Arm  Unity  Total  Compute  机器学习  安全 编辑:冀凯 引用地址:http://news.eeworld.com.cn/xfdz/ic476577.html 本网站转载的所有的文章、图片、音频视频文件等资料的版权归版权所有人所有,本站采用的非本站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者。如果本网所选内容的文章作者及编辑认为其作品不宜公开自由传播,或不应无偿使用,请及时通过电子邮件或电话通知我们,以迅速采取适当措施,避免给双方造成不必要的经济损失。

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