Arm将人工智能和机器学习引入物联网和edge

此外,在数据中心和其他网络基础设施设备方面,它的市场规模虽小,但仍在不断增长,在各种类型的智能设备——从玩具到汽车,以及几乎所有介于两者之间的产品——方面,它长期处于领先地位;本质上是物联网的“物”部分。

因此,看到苹果公司在推动更多设备的新创新方面取得进展,也就不足为奇了。然而,Arm最新发布的产品中令人意想不到的是,它在微控制器(驱动数十亿设备的微型芯片)方面的性能。具体来说,随着新Cortex-M55处理器、配套的Ethos-U55微处理器(神经处理单元)加速器和新机器学习(ML)软件的推出,Arm承诺将在大量低功耗应用中实现惊人的480倍ML性能提升。

这可不是你如今在半导体行业经常听到的业绩数字。实际上,它把几乎不可能的事情变成了可行的事情。

更重要的是,由于微控制器是驱动从连接的牙刷到工业设备等一切事物的不起眼的小英雄,其潜在的长期影响可能是巨大的。最值得注意的是,在所有这些“事物”中加入人工智能,有望最终得到许多人希望在智能家居、工厂自动化等领域得到的那种智能设备。想象一下,将语音控制添加到最小的设备上,或者能够通过机载预测维护算法获得关于稍微大一点的边缘计算设备中潜在部件故障的高级警告。可能性确实是无限的。

实际上,它把几乎不可能的事情变成了可行的事情。

这些声明是Arm整体战略的一部分,目的是将人工智能能力引入其全系列IP设计。关键是公司在软件和开发工具上的工作。因为Cortex-M系列的设计已经存在很长时间了,所以有大量的应用程序可供设备设计者使用。然而,由于大量基于ML和ai的算法工作是在TensorFlow等框架中创建的,该公司还将对其新的IP设计的支持引入到TensorFlow Lite Micro中,后者针对这些新芯片所针对的小型设备类型进行了优化。

除了软件之外,还有几种不同的以硬件为中心的功能值得一提。首先,Cortex-M55是第一个集成了对公司氦矢量处理技术支持的微控制器,这一技术以前只在更大的Arm CPU核心上出现过。M55还支持Arm自定义指令,这是一项重要的新功能,允许芯片设计者创建可针对特定工作负载进行优化的自定义函数。

新的Ethos-U55是第一个专门的人工智能加速器架构,它被设计成与M55相匹配,用于那些M55的新设计提供的15倍的ML性能提升还不够的设备。此外,M55和U55的组合特别旨在提供标量、向量和矩阵处理之间的平衡,这对于有效地运行各种基于机器学习的工作负载非常重要。

当然,在发布新的芯片IP设计和看到利用这些功能的产品之间有相当多的步骤。不幸的是,这意味着我们可能要到2021年底、2022年才能真正看到机器学习性能提高近500倍所带来的好处。另外,对于低功耗设备的设计者来说,创造出他们需要的ML算法来让他们的设备变得真正智能,这将是多么具有挑战性,还有待观察。我们希望看到大量的算法被开发出来,这样那些以前几乎没有人工智能编程经验的设备设计者就可以利用它们。

最终,将机器学习引入小型电池驱动设备的承诺是一个有趣的想法,它为未来开启了一些非常有趣的可能性。看看“事物”是如何发展的将是有趣的。

郑重声明:本文版权归原作者所有,转载文章仅为传播更多信息之目的,如作者信息标记有误,请第一时候联系我们修改或删除,多谢
上一篇:GPS的竞争对手伽利略开始为卫星发射倒计时
下一篇:最后一页