Cortex-M85: ARMs schnellste Microcontroller-CPU ist da
Höhere Performance bei traditionellen Berechnungen und künstlicher Intelligenz: Der Cortex-M85 stärkt ARMs Microcontroller-Segment.
ARM hat den Cortex-M85 vorgestellt, einen für Microcontroller gedachten Prozessorkern mit ARMv8.1-M-Technik. Er folgt auf weit verbreitete Modelle wie den Cortex-M7 und den Cortex-M55, soll jedoch Leistung und Effizienz kräftig steigern. Neben der regulären Performance hebt ARM die Geschwindigkeit bei der DSP- und Machine-Learning-Berechnungen hervor, für die es optionale Hardware gibt.
Der Cortex-M85 basiert dem Hersteller zufolge auf einer verbesserten Microarchitektur, welche die Leistung pro Takt deutlich erhöhen soll: Die CoreMark/MHz liegen mit 6,28 deutlich über denen des Cortex-M7 (5,29) und des Cortex-M55 (4,40). Auch die DMIPS/MHz fallen mit 3,13 weit besser aus als bei dem schon 2014 vorgestellten Prozessorkern (2,31) und dem vor zwei Jahren eingeführten Modell (1,69).
Bei den zu erwartenden Frequenzen sollen traditionelle skalare Workloads auf dem Cortex-M85 rund 30 Prozent flotter ablaufen als beim Cortex-M7, verglichen mit dem Cortex-M55 soll er fast doppelt so flott sein. Für die immer wichtiger werdenden ML-Berechungen können der Cortex-M85 und der Cortex-M55 auf Helium, besser bekannt als die M-Profile Vector Extension (MVE), zurückgreifen; dem Cortex-M7 fehlt diese.
Fokus auf Maschinellem Lernen
Der Cortex-M85 legt hier 30 Prozent auf den Cortex-M55 obendrauf, außerdem soll er die vierfache Performance des Cortex-M7 erreichen. Maschinelles Lernen wird im IoT-Segment immer wichtiger, beispielsweise bei der Landwirtschaft: Dort werden Sensordaten bereits lokal von Microcontrollern (vor)verarbeitet, statt sämtliche Rohdaten erst im Rechenzentrum zu analysieren, das spart Energie und Zeit.
Wie üblich kann auch der Cortex-M85 in eine größere Plattform integriert werden, ARM bezeichnet diese Lösung als Corstone-310. Darin steckt neben dem Prozessorkern optional noch eine Ethos-U55, gedacht ist das Paket beispielsweise für die Spracherkennung in Smart-Speakern oder für den Einsatz in smarten Thermostaten.
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