プロジェクト エンレイソウ:Arm の高度な機械学習プラットフォームの説明

• Arm は、次世代の機械学習および物体検出プロセッサ、ニューラル ネットワーク ソフトウェアを搭載した Project Trillium を発表しました。 
• モバイルやホーム エンターテイメントからセンサーやデータセンターなど、幅広いデバイスを対象とします。

半導体およびソフトウェア設計の多国籍企業である Arm は、Project Trillium という名前の新世代機械学習プラットフォームを発表しました。これは、サーバーからコネクテッド カーまで、あらゆるデバイスに拡張できる機械学習とニューラル ネットワーク機能のために特別に開発されました。

人工知能の需要は大幅に増加しているため、電力効率の高い設置面積を維持しながら大規模な計算に対処するためのイノベーションの要件が求められています。同社は、高度な柔軟性と拡張性を備えた幅広いデバイスを提供するために、このプラットフォームを立ち上げました。

現在の機械学習テクノロジーは、変更が必要な特定のクラスのデバイスのみに焦点を当てています。プロジェクト Trillium の当初の焦点はモバイル プロセッサですが、将来の製品は、スマート スピーカー、ホーム エンターテイメント、センサーなど、パフォーマンス カーブを引き上げる柔軟性を提供する予定です。

アームホールディングス

Arm は、携帯電話とタブレットのプロセッサの市場を支配しています。同社の Mali GPU ラインは、ラップトップ、Android タブレットの 50% 以上、サムスンのスマートウォッチとスマートフォンのいくつかのバージョンで使用されています。はい、これはモバイル プラットフォームで 3 番目に人気のある GPU です。

Arm のコア設計は、ブロードバンド、WiFi、Bluetooth など、スマートフォンのさまざまな一般的なネットワーク テクノロジをサポートするチップに使用されています。主な競合相手は AMD、Qualcomm、Nvidia、そしてもちろん Intel です。 2016 年の時点で、会社の総資産は 3.21 ドルでした。

新しい機械学習プロセッサ

大幅な大幅な効率向上に加え、Arm のヘテロジニアス機械学習プラットフォームは、デジタル シグナル プロセッサによる従来のロジックをはるかに上回っています。 同社によれば、 モバイルプロセッサは毎秒4.6 兆以上の演算を実行できるという。 により、2 ～ 4 倍の実効スループットを実現できます。 スマートなデータ管理を通じて現実世界のアプリケーションに適用します。

これらの新しいプロセッサは、コストが限られた熱環境において比類のないパフォーマンスを発揮し、1 秒あたり 3 兆演算の効率を実現します。さらに、将来を見据えたプログラム可能なレイヤー エンジンを備えており、高度なジオメトリ実装に合わせて高度に構成可能です。

アームの物体検出 一方、プロセッサは、フレームごとに事実上無数のオブジェクトを含む人物やオブジェクトを検出するために特別に開発されました。毎秒 60 フレームの完全な高解像度処理によるリアルタイム検出を提供します。これは、従来のプロセッサよりも最大 80 倍のパフォーマンスが優れています。

出典:腕

オブジェクト検出プロセッサは詳細な人物モデルを備えており、豊富なメタデータを提供し、軌道、方向、ポーズ、ジェスチャーの検出を可能にします。キロバイト サイズのデータをストリーミングして、クラウドへの帯域幅を削減し、サーバーごとに数千のストリームを集約できるようにします。

全体として、これらのプロセッサは両方とも、バッテリーに優しい方法で、高性能で効率的な物体検出および認識ソリューションを提供します。

ニューラル ネットワーク ソフトウェア

Arm ニューラル ネットワーク ソフトウェアは、既存のニューラル ネットワーク フレームワーク (Caffe、TensorFlow、Android NN など) と、あらゆる種類の Arm Cortex CPU、Mail GPU、機械学習プロセッサとの間のギャップを埋めます。

簡単に言うと、これは、電力効率の高いデバイス上で機械学習のワークロードを可能にするオープンソースの Linux ソフトウェアとツールです。開発者は、基礎となる Arm ハードウェアのパフォーマンスと機能を最大限に活用して、機械学習アプリケーションから最高のパフォーマンスを達成できるようになります。

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Arm 機械学習 IP の新しいスイートは 4 月に早期プレビューで利用可能になり、2018 年半ばに一般公開される予定です。