架构迭代拐点！Arm放缓M核性能迭代，重心转向A核生态

Arm Cortex‑M85是微控制器性能的巅峰之作。但人工智能技术不断迭代，新一代AI硬件加速器应运而生，彻底重塑了嵌入式系统的性能分配格局。Arm边缘计算高级总监Lionel Belnet近日分享了公司面向边缘AI的高性能微控制器与加速器的发展方向。

Arm在英国研发的Ethos‑U85加速器，是业内首款可运行AI Transformer模型的硬件，依托小型语言模型（SLM），为低功耗、高性能设备实现语音识别功能。未来数月内，将有至多十款集成这款全新嵌入式AI加速器的新型微控制器推向市场，为开发者提供全新AI落地方案。

Belnet表示：“凭借Ethos系列，我们拿下了大量机器学习加速器的芯片适配订单，下个季度大家就能看到落地产品。我们面临的挑战并非芯片合作厂商不愿采用，而是在无特定专用场景的通用市场推广。目前我们正联合合作伙伴，完整展示这款芯片的全部性能。”

这一变化，让下一代高性能嵌入式设计出现新的性能搭配选择：基于Armv8架构的Cortex‑M微控制器，与搭载Armv9架构的Cortex‑A微处理器内核形成互补。

瑞萨电子、意法半导体均已推出多款搭载Cortex‑M85内核、实现量产的高性能微控制器。不过下一代芯片架构仍在研发，新品未必是传统微控制器，大概率采用搭配Ethos‑U85加速器的A系列微处理器内核。

Belnet称：“我们正在规划下一代内核方案，相关内容暂不便过多透露。现阶段，提升Cortex‑M内核性能并非我们的优先方向。我们推出了Cortex‑A320内核，它支持更大物理寻址空间，能更好适配DRAM等高延迟存储，可扩展多核架构，同时兼容现有Cortex‑A系列内核。”

Cortex‑A320于去年发布，是A系列内核中尺寸最小的一款，专为边缘AI场景设计，可对接最新Ethos‑U85加速器。

Cortex‑A320内核是Arm嵌入式业务战略的核心。搭载这款加速器内核后，边缘端即可运行基于Transformer的AI模型，这也是新一代语言、视觉大模型的底层基础。Ethos‑U85的MAC运算单元规模覆盖128至2048区间，能效比Ethos‑U55、Ethos‑U65提升20%，可支撑更高性能的边缘AI应用。

Ethos‑U85还支持2:4新型稀疏运算标准，针对特定神经网络计算，算力吞吐量直接翻倍。该特性搭配优化后的权重压缩技术，可将内存占用最高降低70%，既能运行更大规模神经网络，也能提速现有模型推理。

以上技术革新，正在催生全新的高性能嵌入式处理实现方案。

率先量产搭载Ethos‑U85加速器微控制器的Alif Semiconductor表示：“我们充分看好Ethos‑U85的潜力，该加速器一经发布，我们就成为首批获得Arm技术授权的合作伙伴。Ethos‑U85可大幅提升内存带宽，拓展旗下微控制器的AI/机器学习算力上限，显著加快各类机器学习模型的推理速度。”

Alif Semiconductor正在研发搭载ArmEthos‑U85加速器的嵌入式微控制器。不过Alif这款全新微控制器尚未公布上市时间，同时该企业还有多款芯片正在研发管线中。

Belnet解释道：“从IP核授权、芯片流片到终端落地，整个周期漫长。Alif Semiconductor是首家落地厂商，后续会由各大整机厂商采用。今年将有5至10款基于Ethos‑U85的芯片设计完成，明年初陆续量产，但其中绝大多数方案尚未对外公开。目前最先落地的领域是可穿戴设备，这主要由产品迭代周期决定。”

技术落地不只是硬件，还需要完成AI模型向加速器的适配迁移。Ethos‑U85沿用前代Ethos内核配套的完整工具链，开发者可无缝迁移项目，复用基于Arm架构的机器学习工具投入。

Belnet说：“我们仍需联合合作伙伴完善芯片性能适配，同步对接整机厂商，确认其计划在U85上部署的AI模型。我们要将自研工具链融入机器学习全流程，同时推出配套方案，简化开发者从通用模型库到芯片端部署的流程，这也是我们现阶段核心投入方向。”

“AI模型迭代速度极快。我们推出了开源编译器用于Ethos系列适配，合作伙伴可直接将编译器集成至自身工具链与模型库。边缘AI平台厂商EdgeImpulse就是合作方之一，其工具链已集成该编译器，可采集芯片运行数据用于模型训练。”

这一切将对下一代微控制器带来怎样的改变？

瑞萨电子是高端嵌入式内核Cortex‑M85的核心合作厂商，并于2025年7月率先推出搭载该内核的微控制器。RA8P1系列微控制器同样面向AI与机器学习场景，搭载前代Ethos‑U55加速器、250MHzCortex‑M33内核，支持实时数据分析。该芯片CPU性能超7300 CoreMark，500MHz频率下AI算力达256 GOPS。

RA8P1专为边缘、终端AI场景优化，依托Ethos‑U55NPU分担卷积神经网络（CNN）的高负载运算。根据神经网络模型不同，Ethos‑U55每秒推理次数最高可达单独使用Cortex‑M85处理器的35倍。

RA8P1系列MCU采用台积电22nm超低漏电工艺制造，兼顾高性能与极低功耗。该工艺支持嵌入式磁阻随机存储器（MRAM），相比闪存，拥有更快写入速度、更高擦写耐久度与数据保存时长。

视觉AI方面，芯片内置16位相机接口（CEU），最高支持500万像素图像传感器，可满足摄像头与高负载视觉AI需求；独立MIPICSI‑2接口引脚数量更少，配备双通道，单通道速率最高720Mbps。此外，I2S、PDM等多路音频接口，可接入麦克风，实现语音AI功能。

芯片内置2MB静态随机存储器（SRAM），用于存储中间激活值或图形帧缓存；片内集成1MBMRAM，存放应用程序、模型权重与图形资源。针对更大规模AI模型，芯片配备高速外部存储接口；同时提供系统级封装（SIP）方案，单封装集成4MB或8MB外部闪存，适配高负载AI应用。

安全性能同样是核心设计点。瑞萨自研安全IP（RSIP‑E50D）集成多款硬件加密加速器，搭载硬件信任根与安全启动功能，一级引导程序（FSBL）固化在不可改写存储介质中。带实时解密（DOTF）功能的XSPI接口，可将加密程序镜像存储于外部闪存，芯片调取运行时实时解密，保障程序安全加载。

瑞萨还推出RA8M2、RA8D2两款独立微控制器，扩充产品线。两款芯片在Cortex‑M85基础上，可选配250MHzCortex‑M33内核，整体MCU性能达行业基准7300 CoreMark。

RA8M2为通用型芯片；RA8D2集成高端图形外设，两款芯片均内置1MB MRAM。系统级封装版本可在单封装内集成4MB或8MB外部闪存，适配高负载场景。两款芯片均搭载千兆以太网接口与双端口时间敏感网络（TSN）交换机，满足工业网络需求。

图像AI场景下，RA8D2配备高分辨率图形液晶控制器与多路相机接口，支撑摄像头与视觉AI开发。

继瑞萨之后，意法半导体推出STM32V8独立处理器，该芯片已被SpaceX用于卫星设备。这款800MHz芯片采用18nm FD‑SOI低功耗工艺，在意法位于法国克罗勒的300mm晶圆厂量产，同时联合三星晶圆代工同步生产。搭载嵌入式相变存储器（PCM）的FD‑SOI工艺，在严苛工况下具备极强稳定性与可靠性，芯片最高结温可达140℃。相变存储单元尺寸小巧，可在单芯片集成4Mbit非易失存储器。

STM32V8是意法目前性能最强的STM32系列微控制器，专为恶劣工作环境打造，可替代体积更大、功耗更高的应用处理器，用于工业控制、传感器融合、图像处理、语音控制等嵌入式与边缘AI场景。该芯片首款落地应用为小型激光通信系统，用于高速低轨卫星之间的数据互联。目前芯片已向核心客户批量供货，后续将全面推向市场。

SpaceX星链工程副总裁Michael Nicolls表示：“搭载意法STM32V8微控制器的星链小型激光通信系统成功上天，是星链网络高速互联技术发展的重要里程碑。依托18nm FD‑SOI工艺，这款芯片强大的算力、大容量片内存储与丰富数字外设，不仅满足严苛的实时处理需求，还能适应低轨太空复杂环境，具备超高可靠性与稳定性。我们计划将STM32V8集成至更多产品，借助其性能打造下一代高端应用。”

STM32V8支持3.3V供电，为工业应用带来多重优势：功耗更低、信号完整性更佳，可兼容各类现代工业通信标准。意法还为芯片集成图形、加密专用硬件加速器。

不过这款芯片基本代表该架构的性能上限。Arm正探索单内核支撑多类嵌入式应用、实现更高算力的技术路线，研发重心转向搭载内存管理单元（MMU）、可运行Linux系统的A系列内核。例如28nm工艺下，Cortex‑A32内核芯片面积仅0.25平方毫米，新一代A320内核尺寸将更小，具体数值尚未公布。作为对比，同工艺下Cortex‑M85内核面积达1.5平方毫米。

Arm已拆分智能手机终端内核，并将其重新命名为C系列；面向边缘AI的产品线继续沿用Cortex‑A系列命名与Armv9架构。

Belnet说：“我们讨论的并非消费级终端产品，因此Cortex‑A是顺理成章的下一代路线。技术迭代路径清晰，但两类内核的成本差异巨大。我们正在规划完整的下一代产品方案。统一的硬件适配目标对整个产业生态具备重要价值，模型开发者可将一款主流微处理器作为标准部署载体。我们希望尽可能拓宽芯片的市场适用范围，为此持续投入Linux驱动开发工作。我们需要明确资源受限设备的算力边界，因此我们开发了轻量化Cortex‑A处理器，可灵活适配大容量、高存取效率的存储方案。”

转向A系列嵌入式芯片，软件开发模式也将随之改变。传统微控制器只能搭载实时操作系统（RTOS），而A系列芯片可在RTOS与Linux系统间自由切换，兼顾实时处理性能与AI加速器管理能力，这是纯微控制器难以实现的。

Belnet表示：“我们正在完善FreeRTOS适配方案，依托Armv9架构特性，实现实时操作系统与Linux系统的无缝切换。设备低功耗待机时运行RTOS，需要复杂算力时唤醒Linux。”

随着用户交互转向语音交互，依托Ethos‑U85运行的小型语言模型成为重点研发方向，上述双系统切换方案的重要性持续提升。Belnet称：“我们已在Ethos‑U85上完成语音识别功能演示。AI正在重塑人机交互方式，因此我们重点推进小型语言模型适配，同时研究对各类新型数据格式的硬件支持方案。”

以上不代表Arm停止了Cortex‑M系列内核的迭代。Belnet介绍了Cortex‑M52内核：该内核集成HeliumDSP扩展指令集，嵌入式设计可省去独立数字信号处理器。他表示：“仍有不少细分场景需要新增Helium扩展功能。”