手机芯片霸主ARM革新了机器学习和神经网络的新功能
AiTechYun
编辑：nanan
剑桥科技巨头Arm公司已经推出了Project Trillium——一套Arm IP，包括新的高度可扩展的处理器，以提供增强的机器学习(ML)和神经网络(NN)功能。
Arm公司是专门从事基于RISC 技术芯片设计开发的公司，同时也是全球领先的半导体知识产权 (IP) 提供商，并因此在数字电子产品的开发中处于核心地位。
目前的技术主要集中在移动市场上，并将启用具有先进计算能力的新型ML设备，包括最先进的对象检测。
现在的ML技术倾向于关注特定的设备类或个别行业的需求。Arm的Project Trillium通过提供最终的可扩展性来改变这一点。
虽然最初的发布集中在移动处理器上，但未来Arm ML的产品将提供提升或降低性能曲线的能力——从传感器、智能扬声器到移动、家庭娱乐以及其他领域。
该公司总裁Rene Haas透露:“人工智能在边缘设备上的快速加速，增加了对创新的需求，以便在保持节能效果的同时解决计算问题。”
为了满足这一需求，Arm宣布推出其新的ML平台项目Trillium。新设备将需要这些新处理器提供高性能ML和AI功能。
“结合我们平台提供的高度灵活性和可扩展性，我们的合作伙伴可以跨越各种设备的边界。”
Arm的新ML和对象检测处理器不仅提供了独立CPU、GPU和加速器的巨大效率提升，而且远远超过了传统的DSP的可编程逻辑。
Arm ML处理器是从底层开始构建的，专门用于ML。它基于高度可扩展的Arm ML架构，并达到了ML应用程序的最高性能和效率：
—对于移动计算，该处理器每秒传输超过4.6万亿次运算
—(TOPs)通过智能数据管理，在实际应用中进一步提高了2x-4x的有效吞吐量
—在热量和成本约束的环境中，具有无与伦比的性能，运行效率超过每秒3万亿次(TOPs/W)
Arm OD处理器是专门为有效地识别人和其他对象而设计，每一帧的对象实际上都是无限的:
—以每秒60帧的全高清处理实时检测
—传统DSP的性能达到80倍，相对于以往的Arm技术，检测质量有了显著提高
综合来看，Arm ML和OD处理器性能更好，可提供高性能、高功效的人员检测和识别解决方案。用户可以通过电池友好的方式在智能设备上享受高分辨率、实时、详细的人脸识别功能。
Arm NN软件与Arm Compute Library和CMSIS-NN一起使用时，针对NN进行了优化，弥补了NN框架（如TensorFlow，Caffe和Android NN）以及各种ArmCortex?CPU，Arm Mali?GPU和ML处理器。
开发人员能够充分利用底层ARM硬件功能和性能，从ML应用程序中获得最高性能。
Arm ML IP的新套件将于4月份提供早期预览版，并将于2018年中期全面上市。
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