Armはなぜブランド名を変更するのか、「SME2」投入もAI対応に紆余曲折あり：Arm最新動向報告（17）（3/3 ページ）

Armの最新動向について報告する本連載。今回は、2025年5月に発表されたブランド変更の狙いや、CSSの提供方法の変更、AI処理を担う「SME2」の投入などについて紹介する。

[大原雄介，MONOist]

Arm v9.3-AとSME2

　以前、Arm v9-Aの詳細について本連載で説明したが、この時に見えていたのはArm v9.2-Aまでである。

　ただこの時にはなく、後から追加されたものにSME（Scalable Matrix Extention）がある。これは、Armv9.2-AのオプションというよりもArmv9-Aそのもののオプションという扱いで2021年に発表され、仕様は2022年2月に公開されていた（図7）。

図7　SMEの基本的な概念。SVEのマトリクス拡張といえるものであり、行／列のサイズはSVEと同じになっている［クリックで拡大］ 出所：Arm

　SMEを実装したのはApple M4が現時点で唯一の実在するプロセッサであり、ArmのCPU IPやQualcommなどの独自アーキテクチャの製品もこれをサポートしていない。このSMEというのは、SVE／SVE2の拡張版である。SVE／SVE2はいわば1次元のSIMD演算であり、行列に対して行や列の単位で、1行あるいは1列単位で処理を行っていく仕組みである。

　これに対しSME2は2次元に拡張し、行列を一気に処理できる仕組みとなっている。ただし、初代SMEは外積を含む一部の行列演算の高速化のみに対応した、極めて限定された処理に向けたものだった。そこでより広範なアプリケーションに対応させるべく拡張されたのがSME2で、これがArm v9.3-Aで導入され、今回Lumex CSSと併せて発表された全てのC1 CPU（C1-Ultra／Premium／Pro／Nano）でSME2が利用できるようになった。

　SME2は、新たに以下のような機能が追加されている。

• Zベクトルを乗数／被乗数入力とし、結果をZA配列ベクトルに蓄積するマルチベクトル乗算積算命令
• 複数のSVE ZA VectorをSource／Destination Registerとして使用し、ZA Vectorを利用するSME2命令の入力前処理／出力後処理を行うマルチベクトルロード／ストア／移動／置換／変換命令
• 従来のSVE Predication機構を拡張し、複数のVector Registerを制御できるPredicate-as-counter機構
• 専用ルックアップテーブル命令と外積命令を用いたNeural Networkの圧縮機能（Binary Neural Networkを含む）
• SME2のルックアップテーブル機能をサポートする512ビットのアーキテクチャレジスタZT0

　ここで面白いのがこのSME2ユニットの利用方法である。SME2ユニットは膨大な数の演算ユニットを内蔵するので、CPUコアに収めるのは無理である。このため物理的にはCPUコアとは別になっている。

　図3で、“C1 CPU Cluster”という左側の枠の中にC1-Ultra×2＋C1-Pro×6があるが、それとは別にSME2とC1-DSUがクラスタ内に配される形だ。

図3（再掲）　“C1 CPU Cluster”の枠の中にSME2とC1-DSUが配される［クリックで拡大］ 出所：Arm

　Armの説明によれば、C1世代ではSME2の数は1つだが、次世代製品では2つになるらしい。さて、CPUコアとは別の場所にいるということはアクセラレータという扱いになるのかと思ったらそうではなく、全てのC1コアはSME2をデコード部で解釈可能であり、SME2命令が来た＆クラスタ内にSME2ユニットがある場合は、そのままその命令をSME2にディスパッチして、以後の処理はSME2側で行われる。この際に行列全体をカバーするZA Vectorと呼ばれる拡張レジスタを利用して演算が行われる。

　計算が終わったら、その結果をSVEレジスタに書き戻す（これはVectorのロード／ストア命令を使う）ことで結果をCPUパイプラインに戻す、という形になっている。要するに、CPUから見ると自身の演算ユニットで処理を行っているように見えて、その実は外にオフロードしているという実装になっている。これを行うため、C1 CPUにはSME2専用の実行パイプラインが用意されている。おそらくSME2ユニットと同期を取るのが目的だろう。

　このSME2でAIの推論演算が2.8〜4.7倍高速化されたという話だが（図8）、ArmとしてはAI推論用にGPUやNPUを併用するという案が顧客に支持されなかったので、CPUにAI用アクセラレータを実装せざるを得なくなったということでもある。

図8　SME2による生成AIワークロードの処理速度ベンチマーク［クリックで拡大］ 出所：Arm

　マイクロコントローラー向けの分野では、それなりにNPUのEthosシリーズの採用事例が増えているが、こちらも競合製品が少なくないため普及しているとも言いにくい。そしてモバイル向けの場合、SoCベンダーが自前のNPUを提供するケースが多い。こうした状況でAI処理への対応を考えた場合、CPUそのものにAI処理のアクセラレータを内蔵させるのが一番得策であると考えたようだ。

　ただし、実はこのSME2、既存のフレームワークとあまり互換性がない。以前ArmはArmNNと呼ばれるフレームワークを提供してきていたが、今回確認したところ「ArmNNはArm Compute Libraryを使用しており、Arm Compute LibraryはSME2の機能の一部のみをサポートしている。またCPU向けには今後は非推奨となっており、パートナーにはTFLite、Executorch、ONNX Runtimeなどのオープンソースのフレームワークへの移行を推奨している」という返事が戻ってきた。まだArmのAIに向けた取り組みには紆余（うよ）曲折が予想されそうである。