Nowa mikroarchitektura DynamIQ stanowi największą zmianę technologiczną od czasu wprowadzenia 64-bitowych układów ARMv8-A w roku 2011. Jest to zupełnie nowe rozwiązanie architektury wielordzeniowej, na której od tego roku będą oparte wszystkie nowe procesory Cortex-A – zarówno modele duże, jak i mniejsze.
Wielordzeniowa architektura ARM Cortex-A została zoptymalizowana pod kątem zastosowań motoryzacyjnych, komunikacji i serwerów, aby zapewnić niezawodność i bezpieczeństwo.
ARM przewiduje, że partnerzy firmy dostarczą 100 miliardów układów w ciągu następnych 5 lat. Aby mieć lepsze wyobrażenie o tej liczbie, warto wiedzieć, że w ciągu ostatnich 4 lat było to 50 miliardów układów.
Wśród tych 100 miliardów coraz więcej będzie modeli wyposażonych w rdzeń Cortex-A. Nowa technologia otwiera możliwości wykraczające poza dotychczasowe urządzenia mobilne i inne zastosowania. Są to między innymi:
- Sztuczna inteligencja: Nowe instrukcje dedykowane dla AI i uczenia maszynowego pozwolą uzyskać przyspieszenie AI rzędu 50 razy w ciągu najbliższych 3-5 lat. Jest to prognoza oparta tylko na dotychczas znanych algorytmach AI, do których zespół ARM ma dostęp. Możliwe jest także powstanie nowych rozwiązań.
- Obliczenia w chmurze i serwery: Firma Microsoft wspomniała ostatnio na swoim blogu o udoskonaleniach ARM dotyczących zapory ISA, które uważa za istotne. DynamIQ jest drugim zapowiedzianym dotychczas ulepszeniem ARMv8-A związanym z ISA, pierwszym były instrukcje wektorowe SVE ogłoszone podczas konferencji Hot Chips.
- Komunikacja sieciowa: Możliwość skalowania architektury ARM do 8 rdzeni w jednym klastrze stanowi ogromną zaletę z punktu widzenia systemów sieciowych. Układy ARM umożliwiają teraz lepsze skalowanie przy znacznie obniżonej latencji dzięki efektywnej komunikacji między procesorami. Dzięki zintegrowanym układom akceleracji udało się uzyskać 10-krotne przyspieszenie komunikacji.
- Motoryzacja: Więcej funkcji bezpieczeństwa pozwala na realizację bardziej bezpiecznych autonomicznych samochodów i systemów przemysłowych. Również w tych zastosowaniach przydadzą się dedykowane instrukcje dla AI.
- Urządzenia przenośne: Nowa architektura jest znacznie bardziej elastyczna i konfigurowalna w porównaniu do poprzednich wersji big.LITTLE, dzięki czemu można ją z powodzeniem stosować w heterogenicznych systemach obliczeniowych i sztucznej inteligencji pracujących zarówno na urządzeniach przenośnych, jak i notebookach.
