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Arm部署虚拟硬件上云,推物联网全面解决方案,加速开发者应用创新

传统的开发工作流程,从IP 选取、芯片设计,再到硬件制造,而软件开发只能在驱动程序开发、板级支持包和应用程序开发之后才能启动,整个流程耗时多达五年。

由于我们现在赋能数百万计的开发者通过云端进行物联网开发,他们能在硬件开发的同时启动软件开发。又由于我们提供了硬件底层和软件框架作为基石,我们可以将产品推新周期从五年缩减为三年。

如何做到这一点?ARM推出了物联网全面解决方案,它主要涵盖三个部分,它能够将软件开发的能力部署在云端,而不再需要等待芯片完成之后才着手开发。那么ARM的物联网全面解决方案提供了哪些支撑呢?Arm 物联网兼嵌入事业部副总裁Mohamed Awad在媒体交流活动中带来了详细的解读。

Arm部署虚拟硬件上云,推物联网全面解决方案,加速开发者应用创新

Arm Corstone

首先是Arm Corstone。它是预先设计、预先集成、并且预先验证的硬件子系统,通过将CPU、NPU、系统IP以及其他关键技术整合到一个预先集成、预先验证且可随时运行的子系统中。它已为Arm芯片伙伴超过150个设计项目加速产品上市进程。这个Arm Corstone就是做为物联网全面解决方案的根基,它是专门为芯片设计伙伴与OEM厂商而设计,使其能专注于差异化。

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Arm Corstone 现已开放授权,也可通过 Arm Flexible Access 获得授权。

Arm虚拟硬件

Arm虚拟硬件是Corstone子系统的虚拟代表。为软件开发者、OEM厂商、服务提供商带来的Arm虚拟硬件目标,是基于云的新服务可提供Corstone子系统的虚拟模型,使得软件开发无需基于实体芯片进行。

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Mohamed Awad表示,Arm虚拟硬件是产业首创,它最好的特性是,我们专门针对现代云开发,进行技术优化与简化。这意味我们把过去数百万计软件开发者不曾获取的技术,交到他们的手上。这项技术过往只有传统的芯片设计商与部分的嵌入式开发人员可以取得。通过让硬件与软件共同设计,为物联网带来新的云原生开发优势。我们让软件可以早于芯片进行开发,我们正在激发数百万开发者的创新。

采用Arm虚拟硬件实际上能够实现跨工作流的项目开发。他举例说,一位软件开发者过去需要实体硬件才能着手开发一个app。现在通过这种新的作业模式,能让他早于芯片之前就开始开发软件,大幅节省时间和成本。通过这些新的工具,机器学习的开发者不再需要转型为嵌入式开发者(为物联网设备部署智能化技术)。他们可以使用虚拟硬件,在云端进行模组优化,就跟他们为其他应用市场进行模组优化的方式一样。

同时,物联网服务供应商不再需要为了实现多样化的设备中服务部署的规模化,而去构建和维护硬件农场。他们能运行持续集成的工作流,并在虚拟硬件上验证他们的算法——协助他们达到规模化。

它如何带来智能边缘软件开发流的变化呢?例如下图左边,是一个机器学习开发的工作流程,其中为边缘进行的神经网络优化会在云端、通过虚拟硬件运行。往右边,在中间的部分是软件开发集成。而实际的开发将在虚拟硬件中进行,你无需担忧你的设备群或是硬件设备农场。直到你已经准备就绪,可以部署到真实的硬件上,那时你就可以全面部署。这种跨工作流的优化级别不仅增加了生产力,也允许更多新的玩家可以进入这个市场,加速创新。

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Arm虚拟硬件现可通过Amazon系统镜像取得,通过与AWS合作初期基础设施使用费用可被免除。

Project Centauri

Project Centauri是一个面向生态系统的计划,通过已定义的标准、安全框架、以及 RTOS 复杂度的抽象化,扩大软件的影响力和规模。

为了进一步协助软件开发者扩展、并完成软件可携性,Arm同时宣布一项针对 Cortex-M的生态系统计划 Project Centauri。

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Project Centauri 提供底层的标准,包括一套软件应该如何被封装、或者云服务如何获取设备功能的金钥。它还考量了设备安全层面,像是TF-M和PSA认证。它聚集了广泛的软件生态支持,包括合作伙伴提供的特定应用程序的参考代码、平台中间件、软件和服务。通过Project Centauri,Arm正在构建必要的底层基石,避免整个价值链的伙伴重复投入。

着手使用Arm物联网全面解决方案,可以通过github下载基于Centauri的全面解决方案SDK。

应用案例与产品路线

Amazon正在使用Arm虚拟硬件,扩展 Alexa 唤醒词的测试。借由移除对实体硬件的依赖,他们可以加速更新、并利用基于云的持续集成/持续交付的能力,支持超过150种由 Alexa 驱动的设备。另一个案例是Himax,他们正在利用Arm全面解决方案,加速他们新的人工智能开发时程,他们为新的处理器配置的专用Arm虚拟硬件抢先在芯片完成前,提供给开发者使用。

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目前的物联网全面解决方案针对的是包括关键字辨识在内的机器学习用例,基于Corstone-300、采用了Cortex-M55和Ethos-U55。随着时间的推移,Arm计划将全产品都能包含全面解决方案。

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