Arm вводит IP для машинного обучения в периферийных устройствах

Пакет включает в себя масштабируемые процессоры машинного обучения и обнаружения объектов, которые, как утверждается, обеспечивают триллионы операций машинного обучения в секунду на мобильных устройствах.

Помимо машинного обучения, пакет предназначен для предоставления функциональных возможностей нейронной сети для нового класса устройств с расширенными вычислительными возможностями, включая обнаружение объектов.

Первоначальный запуск ориентирован на мобильные процессоры, хотя компания заявляет, что будущие продукты машинного обучения будут предназначены для использования в сенсорах и интеллектуальных колонках, для мобильных и домашних развлечений.

Процессоры используют графический процессор для вычисления производительности и идентификации объектов в проектах машинного обучения и искусственного интеллекта. Они обеспечивают более 4,6 трлн операций в секунду. Компания сообщает, что дальнейшее увеличение эффективной пропускной способности в реальных условиях использования благодаря интеллектуальному управлению данными. Для тепловых и ограниченных по стоимости сред производительность процессора составляет более трех триллионов операций в секунду на ватт (ТОП / Вт).

Процессор обнаружения объектов обеспечивает обнаружение в реальном времени с обработкой Full HD со скоростью 60 кадров в секунду.

Рука программное обеспечение нейронных сетей, когда используется вместе с Компьютерная библиотека рук а также CMSIS-НН, оптимизирован для нейронных сетей и устраняет разрыв между платформами TensorFlow, Caffe и Android NN и процессорами Arm Cortex, графическими процессорами Arm Mali и процессорами ML.

Пакет IP будет доступен для предварительного просмотра в апреле этого года, а его общедоступность - в середине 2018 года.