外汇FVP（FVP外汇平台）

对于嵌入式工程师来说，对于Arm内核编程一定有着不同程度了解，不管是基于STM32的MCU，还是树莓派的Linux开发，又或者是基于瑞芯微的安卓开发板，相信大家都玩得转。

为了加速物联网的开发，Arm在半年前推出了名为物联网全面解决方案 (Total Solutions for IoT) 的策略，除了耳熟能详的各类适用于MCU和SoC的Cortex系列IP之外，Arm还为物联网开发成本，产品研发周期，碎片化应用等给与了支持，通过高层次的综合，以简化并加速从芯片到嵌入式的开发全流程。

日前，Arm宣布了一系列关于物联网的重大革新，包括最新Corstone子系统，最新的兼顾安全、标量性能以及ML性能的Arm Cortex-M85，以及Arm虚拟硬件的一系列扩展支持，并正式支持中国，可通过亚马逊云科技Marketplace（中国区）来使用。

可以说通过物联网全面解决方案，Arm已经远远超越传统意义上IP供应商的范畴。

媲美Cortex-A的Cortex-M85

作为最新推出的Armv8.1-M架构的Cortex-M85，一张图就可以说明其独特的标量及ML性能。

如图所示，通过Arm的Helium技术，无需DSP，便可支持集成指针认证和分支目标识别。M85的标量性能比M7提高30%，ML性能比M55提高20%，同时也支持TrustZone安全。

详细指标如上图，几个比较有特色的包括3.13 DMIPS/MHz以及6.28 CoreMark/MHz的性能，远超Cortex-M7，并且未来还要支持双核锁步，这是此前R系列车规级MCU才具有的特色。此外，还首次支持PACBTI（集成指针认证和分支目标识别），简化了开发人员实现PSA认证的2级安全性的过程。PACBTI通过对函数调用和返回地址进行身份验证，为防止面向返回和面向跳转的软件攻击提供了额外的保护。

Cortex-M85采用更先进的存储系统架构，以确保更高的数据和代码吞吐量。具有紧耦合存储器（TCM）的低延迟存储器系统确保确定性操作。可以使用四个32位宽的数据TCM接口和一个64位宽的指令TCM接口，所有接口都集成ECC。额外的32位AHB访问接口端口允许外部DMA控制器同时访问TCM。

Cortex-M85的内存系统一级缓存同样带有ECC，通过AMBA 5 AXI主接口连接到外部内存，可在更慢、不确定的内存访问时优化性能。

“它使Cortex-M的性能更接近于我们使用Cortex-A时的性能，但具有MCU的方便性、确定性和低功耗。”Arm物联网兼嵌入式事业部副总裁 Mohamed Awad对此评价道。

两个最新的Corstone子系统

Arm Corstone，这是一个CPU、NPU、系统IP以及其他关键技术整合到一个预先验证和集成的硬件子系统高层级打包方案，Corstone根据特定用例而打造，直接面向芯片设计伙伴和OEM厂商。通过提供预验证、预集成的IP套件，芯片厂商无需再开发与Arm处理部分相关的设计，从而可以更快速的完成芯片开发。

此次更新的包括Arm云原生边缘设备全面解决方案Corstone-1000，Arm语音识别全面解决方案Corstone-310。

其中Corstone-1000集成了Cortex-A32以及Cortex-M，因此既可以利用Linux等操作系统，同时也可以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。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。

Corstone-1000轻松实现Arm Cortex-A与Cortex-M的异构系统，满足单个系统的高性能及高能效。Cortex-A处理器可从Cortex-A32扩展到Cortex-A53，提供多种应用选项，例如智能穿戴设备、网关和高端智能相机。Corstone-1000配备了一系列经过充分验证的配置选项。

Corstone-1000的Arm SystemReady IR认证方便软件重用，以帮助进一步缩短上市时间。Arm SystemReady IR是一个硬件和固件合规性认证计划，使通用现成操作系统能够开箱即用，从而使一次性软件开发工作变得可扩展。

Corstone-1000配备了两个原型平台，以实现早期软件原型。一个固定虚拟平台（FVP）和一个基于FPGA的系统，这两个平台都由开源参考软件栈支持。

从Corstone-1000的定义开始，安全性就得到了充分的整合。Secure Enclave（SE）是其重要组成部分。它使用Cortex-M0+处理器，该处理器包含在Corstone-1000中。SE拥有独立的系统资源和独立的操作系统，可以作为一个安全的环境来存储机密和处理敏感信息。SE中的Cortex-M0+是SoC的信任根（RoT）。开源软件栈由基于mcuboot的Cortex-M0+上的两个引导加载阶段和作为运行时软件的TF-M组成。主处理器Cortex-A由SE负责控制。Corstone-1000通过了PSA 2级认证，这要归功于其SE。

Corstone-310则集成了Cortex-M85和可选的Arm Ethos-U55，因此成为Arm目前最高性能的MCU级处理器，并具有AI功能。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。

将处理器IP有效地集成到系统中可能很困难。一个常见的挑战是构建一个电源和时钟控制系统，以满足应用严格的功耗。Corstone-310中包含的子系统具有预集成的电源和时钟域，用于对设计的不同方面进行精确控制。

安全则是SoC设计人员面临的另一个关键挑战。Cortex-M85在这方面有了大大改进，支持Arm TrustZone和PACBTI。然而，将这种安全级别扩展到系统的其他部分可能会带来额外的挑战。构建一个完整的安全基础设施可能是一项耗时的任务，错误可能会导致严重的安全漏洞。Corstone-310子系统有一个预构建的信任区基础设施——在整个系统中强制执行安全和非安全代码隔离，包括对内存进行分区，并将外围设备指定为安全或非安全。

此外，Corstone-310满足了TBSA-M的许多要求，TBSA-M是围绕Armv8-M体系结构设计系统时的安全最佳实践规范。TBSA-M是Arm PSA的一部分，因此Corstone-310为实现PSA认证提供了一个极好的起点。得益于可信固件-M（TF-M）端口，安全软件设计也得到了简化，该端口实现了Armv8-1 M和Armv8的安全处理环境，从而为PSA认证铺平道路。

Awad说道：“Alif Semiconductor借助Corstone已进入产品量产阶段。Arm Corstone自三年前发布以来，我们客户目前已有200余个设计项目采用了这项技术。”

虚拟硬件进一步扩展

Arm虚拟硬件是一款变革性产品，通过虚拟硬件，开发者可以直接打开IDE，连接到所需的硬件虚拟化平台，并立即开始软件开发，而无需等到芯片及开发板的完全完成。

它使Arm生态系统能够轻松基于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。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，包括树莓派4、NXP i.MX 8M以及STM32U5。

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，并且无需购买各类开发板，从而降低了维护和开发成本。

目前虚拟硬件可支持三个Corstone平台，包括Corstone-300、Corstone-310和Corstone-1000。Arm虚拟硬件Corstone在AWS Marketplace上以亚马逊系统镜像（AMI）的形式提供，中国开发者同样可以访问中国版AWS Marketplace。目前虚拟硬件已支持七种Cortex-M处理器，包括Cortex-M0、Cortex-M0+、Cortex-M3、Cortex-M4、Cortex-M7、Cortex-M23和Cortex-M33。已将Arm虚拟硬件集成到Keil MDK，使其在传统嵌入式开发工作流中，自然地成为开发过程中的一部分，无需在IDE中选择开发板，只需选择虚拟硬件即可。

开发人员现在可以无缝地将软件测试工作负载移动到云端，并在几分钟内扩展到数百或数千个虚拟板，极大地加快了软件开发过程。“首先，开发者喜欢在硬件可用之前就能为其编写软件，但他们同时也希望能够在该领域的数十亿物联网设备中访问和扩展他们的软件。其次，开发者喜欢AMI使得他们可以将Arm虚拟硬件集成到他们认为合适的开发流程中，但他们并不想改变他们的流程。他们倾向将Arm虚拟硬件直接集成到他们每天使用的现有工具和服务中。最后，在中国，生态系统需要本地支持。既要确保Arm虚拟硬件目标易于获取，又要确保本地人工智能合作伙伴能够轻松访问并利用该技术。”Awad对EEWORLD记者表示。

在过去的几个月，许多领先的中国人工智能公司都大力采用了Arm虚拟硬件，如百度、深圳未艾智能 (VoxAI)、上海麦士 (mSlink) 和声加科技 (Sound+)。

开放物联网SDK框架

为了实现规模化，Cortex-M软件生态系统需要一套一致的标准，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。Open-CMSIS-Pack自去年推出后，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，Open-CMSIS-Pack是一种可在任何开发者环境中使用的通用格式。目前最热门的实时操作系统，如FreeRTOS和TencentOS，均新增至CMSIS-Pack格式的可用软件列表。同时也已着手将CMSIS-Pack功能集成到最热门的IDE中，例如VSCode等。

Arm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。

“Project Centauri才刚刚起步，但其发展势头确实好的令人难以置信，我也期待着它能充分发挥潜力。”Awad说道。

软件与硬件在系统层面共同设计的长期目标

如图所示，为加速物联网从芯片到软件应用再到产品级开发，Arm推出了全面解决方案，从处理器IP到Corstone集群，再到虚拟硬件以及广泛的软件生态系统，并因此获得了多家合作伙伴的认可。Awad也肯定了全面解决方案推出六个月以来所取得的多项突破。

他说道：“在未来十年，我们预估物联网硬件将以每年大约10%的增长率成长，而软件加服务约莫在20%的年增长率。这意味着在物联网领域软件加服务的比重最终将大大超过硬件，这也是为什么Arm花了这么多的时间精力来确保软件运行良好且使基于Arm架构的开发更为简便。”

客户评价

Arm在物联网领域的成功离不开合作伙伴与生态系统，以下是众合作伙伴对于Arm物联网全面解决方案的认可。

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

百度公司PaddlePaddle产品团队负责人赵乔:“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。”

CircleCI业务发展副总裁 Tom Trahan:“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。”

Edge Impulse联合创始人兼首席执行官 Zach Shelby:“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。”

GitHub销售副总裁 Clay Nelson:“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。”

GitLab全球联盟副总裁 Nima Badiey:“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。”

赫优讯 (Hilscher) SoC/ASIC设计部门经理 Nico M?ding:“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。”

奇景光电协理郭晟哲:“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。”

极狐 (GitLab) 首席执行官陈冉:“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。”

上海麦士技术总监王蔚:“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。”

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

甲骨文产品管理副总裁 Leo Leung:“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。”

Qeexo联合创始人兼首席执行官 Sang Won Lee:“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。”

树莓派 (Raspberry Pi) 首席执行官 Eben Upton:“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。”

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:“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。”

声加科技首席执行官邱锋海:“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。”

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:“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。”

TensorFlow Lite For Microcontrollers软件工程师陈德强:“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。”

深圳市未艾智能有限公司首席执行官刘爱锋:“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。”