电子工程专辑讯，4月27日，Arm宣布扩展其物联网全面解决方案 (Total Solutions for IoT) 产品路线图，新增两款全新基于Arm® Cortex®-M和Cortex-A处理器的解决方案，以简化并加速物联网和嵌入式开发流程。在此次扩展的产品路线图中，Arm同时推出Cortex-M 系列中迄今性能最强且安全性最高的Arm Cortex-M85处理器，并将Arm虚拟硬件扩展至包括第三方设备的更多平台，进而使开发流程更简单流畅。

Arm物联网兼嵌入式事业部副总裁Mohamed Awad表示：“开发者推动着物联网的未来发展，但他们也面临着对更强性能、更高安全性和更简单的开发流程与日俱增的需求。Arm架构是物联网基石，我们有责任为生态系统不断地在性能、简化开发和软件复用等方面提升标准，为物联网的创新和规模化，创造更好的机遇。”

Arm云原生边缘设备和语音识别全面解决方案

在六个月前推出的Arm物联网全面解决方案标志着物联网和嵌入式市场的设计方法发生了根本性的转变，它通过结合硬件IP、平台软件、机器学习 (ML) 模型、工具等，简化开发并加速产品设计。Arm Corstone™是全面解决方案的核心，这套预先集成且预先验证的IP子系统使得芯片设计厂商能够将时间和精力聚焦于差异化上。

今日所推出的Arm云原生边缘设备全面解决方案是首款为Cortex-A设计、且基于Corstone-1000的产品。它使物联网开发者首次能轻松利用Linux等操作系统的平台功能和潜力，同时也实现在智能可穿戴设备、网关和高端智能摄像头等设备上进行应用级工作负载的开发。由于Corstone-1000符合Arm SystemReady™-IR规范标准，并为了实现更高的安全级别，具备支持PSA Certified的硬件安全隔区，因此OEM厂商可即刻从Project Cassini中受益。

全新的Arm语音识别全面解决方案是基于Corstone-310子系统。它预先集成了新的Cortex-M85和Arm Ethos™-U55神经网络内核，成为Arm目前最高性能的MCU级处理器。该解决方案面向智能音箱、恒温器、无人机、工厂机器人等用例。开发者还可通过将Corstone-310与不同的参考软件相结合，开发各式各样的高性能产品。

Arm Cortex-M85地表最强？

Arm在新闻稿中称， Cortex-M85是迄今为止性能最强的Cortex-M处理器，对于需要显著提高性能的应用程序来说，它是升级到Armv8-M架构的自然途径。Cortex-M85的特点包括：

• 与Cortex-M7相比，其标量性能提升了30%

• 具有Arm Helium™技术，可支持终端ML和DSP工作负载，常规性能和ML机器学习性能，相比M7提升4倍。

• 搭载Arm TrustZone®技术增强安全性。它还包括指针认证和分支目标识别 (Pointer Authentication and Branch Target Identification, PACBTI)，这一全新架构功能具备增强的软件攻击威胁缓解能力，有助于实现物联网部署的安全基线PSA Certified Level 2

• Cortex-M85 具有高数据处理速率，采用更先进的内存系统架构，以确保更高的数据和代码吞吐量。如下图所示，具备4个32bit的DTCM接口，和1个64bit的ITCM接口

• 从跑分数据来看，Cortex-M85 在DMIPS/MHz和CoreMark/MHz都创造了史上最强跑分：

M85有多强？有开发者打了简单粗暴的比方，Cortex-M85 ≈ Cortex-M7  + TrustZone  + Helium（Cortex-M版本的NEON）。其中支持Helium（也就是Cortex-M版本的NEON）可以通过SIMD指令集提供强大的DSP性能，相当于给过去的M核加上了涡轮增压发动机。目前已经可以使用的软件支持有：

• CMSIS-DSP：提供强大的DSP加速库

• Arm-2D：提供强大的2.5D图形加速能力

• 各类第三方音频库：通过Helium提供数倍的音频加速性能

• CMSIS-NN：提供强大的AI性能

@裸机思维 还表示，工具链和生态环境方面M85也与过去兼容，基本无需更换。在最新发布的的Arm Compiler 6.18中，已经加入了对Cortex-M85的支持：开发者只需在命令行中添加：

-mcpu=cortex-m85

即可，比如在MDK中（图中蓝色选中的部分）：

虚拟硬件可以在拿到芯片前，就开始对应软件开发

Arm虚拟硬件(Arm Virtual Hardware, AVH)算得上是一款变革性产品，为了赋能软件开发可早于芯片开发而设计。它使Arm生态系统能够采用云端开发和持续集成/持续开发 (CI/CD)，而无需大型定制硬件集群。

据悉，目前已有数百名开发者使用了Arm虚拟硬件。基于他们的反馈，Arm也新增了数款新的虚拟设备，以扩大Arm虚拟硬件的吸引力，包括针对新款Corstone设计的Arm虚拟硬件，以及涵盖从Cortex-M0至Cortex-M33七款Cortex-M处理器的Arm虚拟硬件。此外，Arm也正借助恩智浦半导体、意法半导体和树莓派等合作伙伴的第三方硬件进一步扩展技术库。

通过Arm虚拟硬件扩展至生态系统设备和绝大多数的Cortex-M产品，独立软件供应商和云服务提供商现可利用已部署的数十亿个基于Arm架构的物联网和嵌入式设备。

物联网开发走向标准化

为了实现规模化，Cortex-M软件生态系统需要联合出一套一致的标准，以实现软件在多个设备上的可移植性和重复使用。Project Centauri的落地正是为了实现这一目标，使开发者能够专注于真正重要的创新和差异化。该项目包含Open-CMSIS-Pack，并已经获得9,500个微控制器和450块开发板的支持，能让软件供应商在这些设备上轻松扩展其产品。

Arm持续对Project Centauri进行投资，今天同时发布开放物联网SDK框架 (Open IoT SDK Framework) 的首个版本，其中包含全新Open-CMSIS-CDI软件标准，这是一个由社区驱动并托管在Linaro的项目，为Cortex-M生态系统定义了一个通用设备接口。

目前已有八家来自芯片合作伙伴、云服务提供商、ODM和OEM厂商等主要行业参与者加入。

合作伙伴证言：

物联网和嵌入式市场尤为多样化，其服务领域涵盖传感器、机器人、智能音箱、家电、存储控制器和计算机视觉等方方面面。在如此广阔的市场中，简化开发流程就显得至关重要。Arm最新发布的一系列产品和方案也得到了市场中合作伙伴的认可，以下是部分厂商的点评。

“FreeRTOS是嵌入式开发中最热门的RTOS，可支持数百种不同的Arm设备。这种广泛设备的支持能力对高效持续测试的需求构成了挑战，而在今日采用的是运营成本高昂的开发板集群。在AWS云端运行的Arm虚拟硬件提供了一种更简单、快速且经济高效的方式来扩展我们的CI测试。”

亚马逊云科技物联网高级首席工程师兼FreeRTOS创始人 Richard Barry

“在物联网时代，深度学习开源开放平台与芯片设计平台的高效融合，将极大提升产业开发者研发智能设备的效率。通过将飞桨产业级模型库及推理能力与Arm虚拟硬件平台深度整合，开发者无需完成芯片，即可在云上将Github上最热门的PP系列产业级特色模型快速、高效部署在Cortex-M系列硬件上，快速完成AI小型系统的原型验证。”

百度公司PaddlePaddle产品团队负责人 赵乔

“新一代的物联网应用将需要采用现代开发实践，例如持续集成和持续交付 (CI/CD) 等。通过Arm虚拟硬件，CircleCI的按需运行程序可以动态提供EC2实例，赋能物联网开发者扩展其开发和测试，而无需拥有实体硬件。结合Arm虚拟硬件，CircleCI为基于Arm架构的物联网应用程序从根本上缩短了从创意到实现的时间。”

CircleCI业务发展副总裁 Tom Trahan

“在DSP配置与模型架构和内存及延迟限制之间寻求适当的平衡，是边缘ML开发者所面临的一大挑战。通过访问更多款式的Arm虚拟硬件，我们借助云端，轻松预估更多物联网设备的性能。这将最终缩短开发者的周转期，并使他们有信心将优化后的模型部署到实际的边缘设备上。”

Edge Impulse联合创始人兼首席执行官 Zach Shelby

“全球数百万开发者和企业使用GitHub为其各式各样的应用程序进行基于云的软件开发。Arm虚拟硬件和GitHub Actions的结合使用能使物联网和嵌入式开发者在无需实体硬件的情况下即可进行 CI/CD。”

GitHub销售副总裁 Clay Nelson

“我们相信，物联网软件开发日益加快的步伐与互联网和移动应用程序不相上下。物联网开发者需要端到端的DevOps解决方案来实现快速开发、测试和部署全新互联服务。Arm虚拟硬件赋能开发者直接在云端测试基于Arm架构的物联网设备的软件，并在 GitLab 久经考验的企业 DevOps 平台上构建，从而有效利用数百万开发者所使用的相同开发、持续集成和交付工具。”

GitLab全球联盟副总裁 Nima Badiey

“Arm Corstone-1000为高度安全的SoC平台奠定了基础，助力我们将设计资源专注于开发灵活的可编程IP，以满足未来工业自动化市场由TSN驱动的千兆以太网网络的需求。Arm和Hilscher共同致力于为新一代工业物联网通信解决方案实现高度安全的嵌入式软件设计。”

赫优讯 (Hilscher) SoC/ASIC设计部门经理 Nico Mäding

“奇景光电的定制化图像处理芯片解决方案Edge Perception，是基于广受业界使用及肯定的Arm Corstone-300、且无缝的运行于Arm虚拟硬件目标 (AVH) 之上，让我们的SoC更兼容于Arm生态系的软硬件支持架构。而AVH即将扩展到第三方设备平台，将使开发流程更加顺畅。我们也计划导入Project Centauri，使我们的芯片解决方案能够符合基础的标准与安全要求。这些都将为开发者大幅缩短开发流程与时间、可专注于特定使用场景，提升客户的使用体验。” 

奇景光电协理 郭晟哲 

“极狐公司致力于为用户提供覆盖软件开发生命周期的开放式一体化DevOps平台。结合Arm虚拟硬件，极狐GitLab平台进一步提升DevOps价值，赋能开发者更快速地交付软件，同时助力企业加速推出创新的物联网产品。”

极狐 (GitLab) 首席执行官 陈冉

“人工智能将成为未来物联网应用发展的关键力量，越来越多面向机器学习领域的专业芯片不断地诞生。Arm虚拟硬件使我们能够面向新的Cortex-M55和Ethos-U55进行软件库的开发和测试，并在芯片完成前就能支持这些新款处理器。特别是在人工智能模型的设计方面，使开发者能够摆脱硬件的束缚，提前在云端评估和调试模型在芯片上运行的性能，从而大大节省产品设计周期。”

上海麦士技术总监 王蔚

“具备扩展微控制器应用程序以提供更高性能的计算、安全性和增强的用户体验的能力对于满足客户不断增长的需求至关重要。恩智浦很欣喜于Arm Cortex-M处理器系列新增了Cortex-M85，它将助力开启崭新的嵌入式产品应用。恩智浦也很高兴我们广受欢迎的基于i.MX 8M Plus Core Complex开发板现可在云端作为Arm虚拟硬件实例使用。我们的客户现可实现其应用程序开发过程的自动化，并能够在这些应用程序部署于实体硬件之前最大限度地提高它们的可扩展性。”

恩智浦边缘处理微控制器产品创新高级总监 Cristiano Castello

“Oracle 云端基础设施Ampere A1 Compute 实例使得软件开发者能够高效且大规模地运行持续集成工作负载。借助Oracle Cloud Marketplace所提供的全新Arm 虚拟硬件，将降低物联网开发的复杂性且不会对性能和安全性产生影响。”

甲骨文产品管理副总裁 Leo Leung

“Qeexo开发了机器学习解决方案，该方案可从传感器数据中生成可行的洞察。通过将Arm虚拟硬件整合至我们的平台中，客户现在无需实体硬件即可运行和测量多款Qeexo机器学习模型的性能，从而简化了基于Arm架构的物联网设备的机器学习开发。”

Qeexo联合创始人兼首席执行官 Sang Won Lee

“树莓派将计算能力交到了全球各地人们的手中。通过Arm虚拟硬件提供易于访问的树莓派虚拟版本，将使得更多开发者可以测试我们的技术、解决问题并通过创意的项目表达自己的想法。”

树莓派 (Raspberry Pi) 首席执行官 Eben Upton

“得益于Arm Cortex-M平台的优势，瑞萨电子RA微控制器系列取得了非凡的市场表现，创下了瑞萨电子旗下最快采用的全新MCU系列的新记录。鉴于我们正不断扩展自身高性能和先进的物联网安全MCU业务，瑞萨电子对Cortex-M85的适时推出感到欢迎，该处理器可提供行业突破性的性能。此外，Arm虚拟硬件也将补充我们丰富的软件开发生态系统，以扩大该平台的覆盖范围，为全球开发者提供出色的用户体验。”

瑞萨电子执行副总裁兼物联网和基础设施事业部总经理 Sailesh Chittipeddi

“可穿戴设备与物联网市场发展迅速，需要在终端设备应用机器学习方法完成计算音频。Arm强大的生态体系和灵活的物联网虚拟硬件有利于在线算法的快速验证与迭代，压缩产品开发周期。我们基于Arm物联网解决方案提供的软件-硬件方案，为客户产品提供基于机器学习方法更新的语音增强、主动增强与声场景识别等先进功能，并向广泛的消费者群体提供增强的音频体验。”

声加科技首席执行官 邱锋海

“开发者若要突破物联网和嵌入式市场的界限，就需获取合适的工具和技术。Arm虚拟硬件为开发者颠覆市场，实现软件从虚拟模型轻松转移到硬件。将Cortex-M85内核的高性能和TrustZone功能添加到STM32 MCU是开发者突破全新互连和安全应用程序极限的重要机会，并将开辟崭新的AI用例范围。”

意法半导体微控制器和数字IC产品部通用微控制器子产品部执行副总裁 Ricardo De Sa Earp

“鉴于机器学习在边缘的需求不断增长，我们通过TensorFlow Lite For Microcontrollers与最新的Arm技术合作。扩展Arm虚拟硬件以囊括全新虚拟设备和新增的Cortex-M模型扩大了我们基于云的持续集成系统的覆盖范围，并提供了使用TensorFlow Lite For Microcontrollers开发机器学习应用程序而无需访问实体硬件的机会。这是加速边缘创新机器学习应用程序开发的重要推动力。”

TensorFlow Lite For Microcontrollers软件工程师 陈德强

“语音AIoT的市场存在各种细分场景下多样化算法实现的需求，以往我们算法团队需要针对每个芯片平台做每一个算法的单独编译和调优，这个工作量无比巨大。Arm虚拟硬件技术正好可以帮助我们建立一个归一化标准化的平台，在这个平台上，我们可以把例如语音唤醒及命令、语音降噪、语音事件识别等各种算法调到最优状态，并能适配到基于Arm架构的各个硬件方案，极大地缩短了算法从需求提出到商用的时间，也降低了相关成本。”

深圳市未艾智能有限公司首席执行官 刘爱锋