Com a miniaturização dos chips impulsionados pelas evolução das tecnologias de fabricação (litografia) e os avanços proporcionados para as arquiteturas de CPUs e GPUs (e outros componentes), os fabricantes passaram a se concentrar no desenvolvimento de SoCs (System on a Chip) mais sofisticados, os quais são designados para entregar o que há de melhor em termos de recursos computacionais em um único chip. E a ARM, líder no segmento de SoCs para dispositivos móveis e IoT, acabou de dar mais um grande passo nesta direção…
“ARM unveiled its next-generation CPU and GPU designs today and it is also introducing the Lumex compute subsystem (CSS). Previously, the likes of MediaTek and Samsung would license CPU and GPU designs and piece together a chipset. The Lumex CSS is a turnkey solution. To be clear, ARM isn’t about to start selling chips. Instead, it has crafted production-ready implementations for the 3nm semiconductor nodes of multiple foundries. In ARM’s own words, its silicon and OEM partners will be able to…”
— by GSM Arena.
A ARM apresentou o Lumex, uma nova plataforma de design de chipset para nós de 3nm, que se destaca por ser mais personalizável, diferentemente dos modelos anteriores. Antes, as empresas licenciavam designs de CPU e GPU separadamente e a partir daí, projetavam e construíam os SoCs que seriam usados para equipar uma série de dispositivos. Já o Lumex, esta é uma solução pronta para produção que permite aos parceiros se concentrarem na diferenciação a nível de cluster. Embora a ARM não venda os chips diretamente, ela fornece as implementações prontas, facilitando a criação de chipsets personalizados e eficientes.
Para se ter uma idéia do alto grau de personalização oferecido pela plataforma, o novo C1-DSU é um subsistema de clusters que possibilita a utilização até 14 núcleos de CPU, com a opção de escolher até três tipos de núcleos entre as quatro opções disponíveis. Já para as GPUs, a unidade gráfica Mali-G1 poderá ser dimensionada de 1 a 24 shaders. O Lumex também conta com o System Interconnect L1, que ajuda a reduzir o consumo de energia em modo de espera, e a Memory Management Unit (MMU) L1, que aprimora a virtualização segura.
Em testes de desempenho, um cluster de CPU C1 pode alcançar em média +30% de desempenho e +12% de eficiência em cargas de trabalho como navegação e reprodução de vídeo. A GPU Mali-G1 Ultra é 20% mais rápida em rasterização e o dobro em Ray Tracing. Além disso, a nova Scalable Matrix Extension 2 (SME2) impulsiona o desempenho de IA no dispositivo, tornando as CPUs até 5 vezes mais rápidas e 3 vezes mais eficientes. A Samsung, Honor e Google já expressaram entusiasmo com a plataforma, para promover avanços na utilização de IA no dispositivo, além de oferecer experiências aprimoradas aos usuários.
Para maiores informações, não deixem de conferir o anúncio oficial… &;-D