Arm推出Cortex-R82處理器，讓SSD也能肩負AI運算

在儲存裝置上進行運算

在5G通訊的推波助瀾下，邊緣運算應用也越來越廣泛，以智慧型監視器為例，如果我們沒有在邊緣裝置安排運算單元的話，就需要將監視器拍下整段的影像回傳至雲端伺服器，將佔用大量資料傳輸頻寬並增加資料處理的延遲。

若將運算單元下放至邊緣裝置，就能在邊緣完成資料分析，即時通報異常狀態（比方店面遭竊），並只將分析完成的特徵資料回傳雲端（如顧客人流分析），大大縮短延遲並節省頻寬。

Cortex-R82就是在這樣的概念下，將先前推出的Cortex-R8進行大幅改款，從原本32bit架構提升至64bit架構，不但將記憶體定址能力4GB推升至1TB，帶來2倍處理器效能表現，更可選擇性搭配Arm Neon指令集強化SIMD與浮點運算效能，帶來比Cortex-R8高出14倍的AI運算效能。。

在以往的狀態下，Cortex-R8僅支援RTOS（Real-Time Operating System，即時作業系統），意味著只能作為儲存裝置控制器，而無法相容Linux作業系統並執行各種應用程式。而Cortex-R82能夠選擇性搭配MMU（Memory Management Unit，記憶體管理單元）以在處理器核心執行Linux作業系統，如此一來便能將各種現有程式轉移到至Cortex-R82，分擔系統主要處理器的工作負擔。

▲ Arm資深儲存方案經理黃晏祥在說明會中詳細介紹了Cortex-R82處理器的概念與規格。

▲ Cortex-R82最大的特色是能在儲存裝置上完成部分運算，降低主要處理器的工作負擔，並縮短資料處理的延遲。

▲ Cortex-R82採64bit運算架構，並可選配MMU、Neon等功能。

▲ Cortex-R82具有相當的客製彈性，最多可選擇8核心架構。

▲ Cortex-R82不僅能支援RTOS，還能在選配MMU之後執行Linux作業系統。

高度彈性、快速部署

在設計階段，Cortex-R82就能依需求與成本考量調整MMU的數量。若要將Cortex-R82單純作為儲存裝置控制器，就不需搭配MMU，若計劃運用於邊緣運算，則可搭配任意數量MMU。

此外搭載MMU的核心還能即時改變運作模式，在存取高峰期作為儲存裝置控制器，並在離峰期作為運算單元，使用上具有高度彈性。

另一方面，Cortex-R82也能相容於現有的Arm架構程式，因此預期軟體的轉移與部署將會相當順利，可能很快就能看到實際應用實例。

▲ Cortex-R82能將資料處理的場合拉近至儲存裝置，舉例來說可以透過機器學習的協助進行照片分類。

▲ Cortex-R82的優勢之一就是具有高度客製彈性，讓開發者能依需求與成本考量調整MMU的數量。

▲ 此外搭載MMU的處理器核心也能動態調整使用模式，在存取高峰期作為儲存裝置控制器，並在離峰期作為運算單元。

▲ Arm提供完整的生態鏈，讓開發者能夠快速研發、部署應用程式。

▲ 在眾多合作夥伴的努力下，Cortex-R82具有優異的軟體相容性。

Arm台灣總裁曾志光在會後訪談中表示，現在正處於5G與邊緣運算基礎建設需求的成長期，Cortex-R82正是能夠填補傳統伺服器、邊緣運算裝置與儲存裝置之間的效能空缺，期望能發揮強化邊緣運算的目標。