近日，ARM正式发布其基于DynamIQ微处理器架构的***组处理器，以及修订的GPU芯片。ARM产品营销总监John Ronco在接受采访时表示“将GPU与CPU结合在一起并提供更多配置选项的新方法。”
自2011年ARM big.LITTLE技术推出以来，它已经成为了目前运用非常广泛的多核架构技术。而全新推出的DynamIQ技术则是big.LITTLE技术的重要演进。
原有的big.LITTLE技术是将多个大核组成一个计算集群、多个小核组成另一个计算集群，然后进行协作运行。而全新的DynamIQ big.LITTLE将允许在单一计算集群上进行大小核配置，可以出现比如1+3、1+7、3+5等诸多类型(目前最多可以支持配置8核)，将可配置性提升到了一个新的台阶。
同时，DynamIQ big.LITTLE还可以对每一个处理器进行独立的频率控制以及开、关、休眠状态的控制，可以实现高效的、无缝的在不同任务间切换最合适的处理器。此外，DynamIQ还对内存子系统进行了重新设计，可以对内存进行更细颗粒度的管理，实现更快的数据读取和全新的节能特性。
今年3月推出的ARM DynamIQ技术是从芯片到云部署智能的***里程碑，而近日推出首批基于DynamIQ技术的ARM Cortex-A75和Cortex-A55处理器则是又一个重要里程碑。两款处理器都包括有针对人工智能性能任务并基于DynamIQ技术的专用指令，助力ARM在未来3-5年实现人工智能运算性能50倍的提升。
为了针对分布式智能和设备端机器学习而对系统级芯片(SoC)进行进一步的优化，全球出货量***的ARM Mali GPU系列今天也发布了***的高端产品Mali-G72图形处理器。该处理器基于Bifrost架构，专为新一代要求严苛的应用而设计，诸如在设备端运行的机器学习，以及高保真移动游戏和移动虚拟现实。
Mali-G72:针对下一代真实内容进行优化
ARM系统级方案支持包括GPU在内的跨多个计算IP块的创新。Mali-G72图形处理器延续了前一代产品Mali-G71的成功，并对Bifrost架构进行了改良，从而实现高达40%的性能提升，使得我们的合作伙伴能够推动移动虚拟现实体验，并将高保真移动游戏提升至新境界。
此外，Mali-G72还被设计用于具有***效率和性能的机器学习，这得益于算法优化和增加的缓存，从而降低了带宽需求，为机器学习效率带来17%的提升。
ARM方面表示，为了支持我们***的CPU和GPU IP,一套完整的软件开发环境也随着全新的CPU和GPU IP同时发布。通过ARM虚拟原型和DS-5 Development Studio,ARM生态系统能够在硬件可用之前就开发针对DynamIQ技术优化的软件。
ARM透露，使用Cortex-A73 CPU和Mali-G71 GPU的产品将在2018年进入市场。
