Arm 重磅发布Mali多媒体套件,打造震撼视觉新体验

新闻摘要:

  • Mali-G52 GPUMali-G31 GPU可为主流和入门级手机、DTV提供高端体验,从容应对更高的图形复杂度,实现更多的机器学习功能
  • Mali-D51显示处理器可在主流设备上有效实现更复杂的视觉体验
  • Mali-V52视频处理器可在主流设备上实现高效的4K60 / 4K120内容

 

2018年3月6日,北京讯– 为提供满足新一代体验需求的创新解决方案,Arm今日宣布推出包含全新的视频、显示和图像处理器的Mali多媒体套件。新的IP套件可与现有基于DynamIQ的CPU和其他Arm IP无缝集成,从而全面实现Arm新一代针对主流移动设备和数字电视(DTV)的解决方案。

 

当今,智能手机需要处理的内容变得日益复杂。无论消费者意识到与否,用户对当今主流和入门级移动设备的要求已越来越高。Arm资深市场营销总监Ian Smythe先生表示:“对终端设备而言,支持丰富的多层用户界面以及一系列广泛的最新应用已成为必然趋势。更为重要的是,机器学习不再是高端智能手机的专有配置。各级用户都希望轻松使用配备机器学习功能的各类APP应用,3D游戏、混合现实和4k内容越来越流行,新型的游戏也不断出现在主流手机上。当今市场上,90%以上配备AI的智能终端都基于Arm架构[1]。在新一代用户的需求之下,Arm以技术驱动创新,推出新一代解决方案,为用户提供更酣畅的视觉体验。”

 

Mali多媒体IP套件中包括以下组件:

 

  • Mali-G52和Mali-G31 GPU:为DTV、主流和入门级手机提供高端体验
  • Mali-D51显示处理器:在主流设备上有效实现更复杂的视觉体验
  • Mali-V52视频处理器:在主流设备上实现高效的4k60 / 4k120内容

 

Mali-G52 GPU:让主流设备实现高级功能

继承Mali-G51的优点,Mali-G52可从容应对更高的图形复杂度,允许在主流移动系统的功率和带宽限制内实现更多的机器学习功能。其他性能还包括:

 

  • 性能密度提高30%:Mali-G52采用更宽的执行引擎,相比前代产品的4线程,Mali-G52最多可提供8线程,可在相同芯片面积上,提供更高的图形性能
  • 能效提高15%,可降低设备的功耗和散热,并支持更长的游戏时间,甚至可支持AR等高耗电技术
  • 机器学习性能为上一代产品的6倍,确保所有级别的设备都可支持下一代机器学习应用

 

Mali-G31 GPU:在最小芯片面积上提供卓越的用户体验

 

如今,所有级别的设备对计算需求都有所增加,用户甚至期望中档级别的设备也可提供高品质的内容,这为数字电视用户界面领域带来了不少挑战。Arm通过Mali-G31来实现以上需求,其性能包括:

 

  • 第一款基于创新Bifrost架构的超高效GPU (Ultra-Efficient GPU)
  • Arm最小的处理器,支持OpenGL ES 3.2和最新一代Vulkan API,开发人员可将其应用于数百万设备上
  • 较上一代采用Bifrost架构的G51尺寸缩小20%,性能密度提升20%,在减少芯片面积的同时显著提升能效

 

Mali-D51Arm旗下最高效的显示处理器

 

Mali-D51拥有2017年出品的高端显示处理器Mali-D71的众多优势,并将之整合至迄今为止Arm旗下最小的DPU上。这是第一款基于Komeda架构构建的主流显示处理器,实现的性能包括:

 

  • 与上一代相比,整个系统节能30%
  • 场景复杂度加倍,与Mali-D71一样支持8层图像处理能力
  • 在无缝、高效内容投射方面,内存访问延迟性能提升50%

 

Mali-D51经过全面优化,可与Mali多媒体套件中的其他IP无缝协作,结合Assertive Display 5技术使用,甚至可将HDR(高动态范围图像)带入主流设备;结合CoreLink MMU-600,可提升系统内存管理效率。

 

Mali-V52:实现高效的4K60内容

 

如今,越来越多吸引人的内容需采用更高的分辨率进行制作,这意味着4K内容正迅速成为一项基本要求。Mali-V52提供的性能包括:

 

  • 较上一代产品提升20%的上传质量,提供更清晰、更锐利的视频画质
  • 硅片面积减少38%,确保在各个级别实现令人惊艳的高品质视觉效果
  • 使所有主流设备的解码性能提升两倍,实现4K播放

 

机器学习正成为主流

机器学习正变得日益普及,可跨越多个设备,触达每一位用户。高端手机和主流手机中的摄像头目前通过运行机器学习算法人脸识别和指纹识别,这些任务不需在SoC上配置最新的神经网络处理引擎。在主流设备中,专门去设置机器学习处理器的方法不太实际,这些任务可以由片上系统(SoC)的每个组件发挥其最佳性能实现,并与DynamIQ CPU和Mali-G51结合来提升现有应用的机器学习性能。

 

游戏与混合现实

 

Arm正在与行业生态系统合作,突破利益屏障,为更多的移动用户提供在各个场景中畅享沉浸式体验的机会。举例手游行业来说,手游的蓬勃发展意味着对移动设备上超高清图像需求的增加。现在,考虑到移动端对虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和混合现实(MR)内容消费的井喷式增长,Arm的责任不仅仅是应对现有极具挑战的任务——年复一年不断提升可扩展CPU和GPU的每毫瓦性能和效率,而且Arm也正在创造更多价值。针对Vulkan等最新的API,我们正不断增加我们的内容开发者资源,并确保Arm IP与谷歌的ARCore可无缝协作。

 

数字电视用户界面日益复杂

 

如今,数字电视用户界面(UI)日趋复杂, Netflix和Amazon Prime等预集成APP应用程序支持从语音控制到手势识别的一系列先进功能。这些功能,以及播放画中画的能力,或同时运行多达16个视频的视频墙,都对数字电视的片上系统(SoC)提出了更高要求。它们需要在不损失视觉质量的情况下,实现高度的响应能力和高效的支持。

 

Arm的合作伙伴迄今已交付超过1,250亿枚芯片,到2021年这一数字将达到2,000亿,这归因于我们一直致力于在计算行业最广泛的设备中不断创新,并提供可扩展的CPU、GPU、视频和显示处理器架构。Arm正致力于让更多主流用户感受到完美的视觉体验,今天Mali多媒体套件的发布是Arm众多努力之一。

[1] IDC嵌入式与智能系统展望报告(2017-2022); Arm展望报告

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