) 带来的众多机遇之一。然而若要产业掌握这次的机遇，则需要以更高效的方式为面积、成本和功耗都日益受限的设备提供 AI 功能。

  我们了解到开发者也面临着诸多挑战，这中间还包括硬件功能的扩展与软件开发的简化等需求。在听取各方意见后，Arm 正式推出了支持 ArmHelium 技术的全新处理器。Helium 是 Arm Cortex-M微控制器(MCU) 的矢量扩展，可为低功耗嵌入式设备的数字信号处理 (DSP) 和机器学习(ML) 应用带来显著的性能提升。

  Helium 技术已引入至 Cortex-M55 和 Cortex-M85，从而推动了智能摄像头和其他应用的创新，并收获了积极的市场反响。

  在见证了 Helium 于此类应用中展现的优势后，合作伙伴们期待将 Helium 技术应用到面积更小、功耗更低的小型设备中，以提供更高的 ML 优化性能和效率。

  上月，Arm 正式推出了全新 Cortex-M52 处理器，为工业控制和预测性维护等应用带来了 DSP 和 ML 性能的大幅度的提高以及一系列其他功能和优势。

  全新 Cortex-M52 带来了更高的能效表现，是替代此前基于 Cortex-M3 和 Cortex-M33 的主流 MCU 的绝佳之选。Cortex-M52 的 ML 性能提升了多达 5.6 倍，DSP 性能则提升了多达 2.7 倍。为满足各种系统的需求，Cortex-M52 还提供更出色的标量性能和先进的内存接口。

  借助 Helium 技术，Cortex-M52 在 DSP 和 ML 处理方面相较于Cortex-M33 实现了明显的提升。此外，Cortex-M52 不仅在性能上超越了 Cortex-M33，还提供了更高的标量性能和更出色的能效表现，有助于将由 AI 驱动的创新引入更多新应用中。

  为了推动 AI 驱动的物联网设备出货量的增长，开发者的参与至关重要。通过 Cortex-M52，Arm 提供了当今现代化开发流程所需的特性和功能，让开发的人能在单一的工具链和经验证的单一架构上实现 AI。

  下图显示了事件识别算法的几个关键阶段。展现了如何利用 AI 解决实际问题，进行预测性维护或为其带来提升。首先是使用 DSP 工具进行信号调节和特征提取等流程，然后是运用神经网络和 ML 技术对事件进行分类。

  Helium 技术结合了嵌入式 AI 应用所需的 DSP 和 ML 解决能力，使这一目标得以实现。开发的人能使用单一语言针对通用 API进行编码，并在应用程序的 DSP 和 ML 元素中实现所需的性能。

  开发者无需了解处理器的具体硬件细节。为实现更高的性能表现，并在所有采用 Helium 技术的 Arm MCU 上实现代码的可移植性，Arm 与ECO合作伙伴一道，为开发者提供了丰富的工具和技术库。

  我们将继续与合作伙伴共同投入并开发出更多合适的软件和工具，进而助力物联网应用的开发和维护工作，使其在降低风险和成本的同时还能更快速便捷。

  Cortex-M52 与 Cortex-M55 和 Cortex-M85 在软件上完全兼容，开发者能够受益于围绕 Helium 持续不断的发展的软件和工具ECO，并善用来自我们合作伙伴生态系统的免费软件库和丰富知识库。

  为了帮助简化和加快物联网及嵌入式开发流程，Cortex-M52 还能够以 Arm 虚拟硬件[1]的形式被获取。Arm 虚拟硬件是一种基于云的解决方案，使开发者在芯片就绪前就能启动软件开发。

  此外，Cortex-M MCU 上所采用的 Helium 功能还将为我们的软件生态伙伴带来助益。在他们开发工具时，可通过优化单一架构来满足更广泛的开发者市场。他们只需完成一次优化开发，即可将软件和工具应用于市场上的各类硬件产品。

  Cortex-M52 提供了前所未有的能耗水平，为 MCU 开发者在 Cortex-M 上开发和部署要求更高的用例带来了全新的可能性。简单的程序员模型、处理确定性和低功耗方案都可使开发者从中受益，而这些恰好正是 Cortex-M 处理器所具备的标志性特征。

  文章出处：【微信号：Arm社区，微信公众号：Arm社区】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。

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