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Arm發(fā)布兩款新型AI邊緣計(jì)算芯片,專為IoT終端設(shè)備設(shè)計(jì)

作者:elecfans
來(lái)源:電子發(fā)燒友網(wǎng)
日期:2020-02-12 10:02:50
摘要:半導(dǎo)體軟件設(shè)計(jì)公司Arm的邊緣AI硬件市場(chǎng)翻了一番,預(yù)計(jì)到2023年其市場(chǎng)價(jià)值將達(dá)到11.5億美元。

(Simon Segars期望Arm的合作伙伴在未來(lái)兩年內(nèi)出貨500億個(gè)芯片。)

半導(dǎo)體軟件設(shè)計(jì)公司Arm的邊緣AI硬件市場(chǎng)翻了一番,預(yù)計(jì)到2023年其市場(chǎng)價(jià)值將達(dá)到11.5億美元。它今天宣布了兩款具有AI功能的新型處理器-Arm Cortex-M55和Ethos-U55,這是一個(gè)神經(jīng)處理單元(NPU),專為物聯(lián)網(wǎng)(IoT)終端設(shè)備而設(shè)計(jì),并支持軟件庫(kù),工具鏈和模型。該公司聲稱,這兩款芯片預(yù)計(jì)將在2021年初上市,在某些語(yǔ)音和視覺(jué)場(chǎng)景下,它們的機(jī)器學(xué)習(xí)性能將提升多達(dá)480倍。

該公司在新聞材料中寫(xiě)道:“在低功率端點(diǎn)設(shè)備上進(jìn)行“機(jī)器學(xué)習(xí)”處理對(duì)于實(shí)現(xiàn)AI在物聯(lián)網(wǎng)中潛力至關(guān)重要?!? “要實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新和規(guī)模化,需要擴(kuò)展的高級(jí)硬件功能。”

Cortex-M55是Arm的Cortex-M處理器產(chǎn)品組合的最新成員,該產(chǎn)品組合具有成本優(yōu)化和高能效的微控制器設(shè)備,與以前的Cortex-M以及前幾代產(chǎn)品相比,其自身的AI性能提升了15倍。與Ethos-U55一樣,它在參考設(shè)計(jì)Corstone-300中可用,該參考設(shè)計(jì)附帶了許多安全子系統(tǒng)和用于構(gòu)建安全嵌入式系統(tǒng)的工具包。

Cortex-M55還具有區(qū)別,它是第一個(gè)基于Arm的氦氣技術(shù)的片上系統(tǒng),這是Armv8.1-M架構(gòu)的擴(kuò)展,該架構(gòu)針對(duì)低功耗硅進(jìn)行了優(yōu)化,并增加了150多個(gè)新的標(biāo)量和矢量指令。整數(shù)氦氣可以高效地計(jì)算8位,16位和32位定點(diǎn)數(shù)據(jù),其中的后兩個(gè)在諸如音頻處理之類的傳統(tǒng)信號(hào)處理應(yīng)用中被廣泛使用。對(duì)于8位定點(diǎn)格式,它在機(jī)器學(xué)習(xí)處理(例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算和圖像處理)中很常見(jiàn),補(bǔ)充了浮點(diǎn)數(shù)據(jù)類型,包括單精度浮點(diǎn)數(shù)(32位)和半精度浮點(diǎn)數(shù)(16位) )。

Arm表示,使用Cortex-M55,氦氣可將數(shù)字信號(hào)處理性能提高多達(dá)5倍,將機(jī)器學(xué)習(xí)性能提高15倍。此外,它還允許高級(jí)內(nèi)存接口提供對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的快速訪問(wèn),并內(nèi)置于Arm的TrustZone系統(tǒng)范圍內(nèi)的嵌入式安全技術(shù)。

Ethos-U55旨在與諸如Cortex-M55,Cortex-M33,Cortex-M7或Cortex-M4的Cortex-M處理器配對(duì),包裝了32至256個(gè)可配置計(jì)算單元,能夠?qū)崿F(xiàn)多達(dá)32倍的運(yùn)算能力與Cortex-M55相比,機(jī)器學(xué)習(xí)性能得到提升。Arm宣稱,Corthos-E55和Cortex-M55相對(duì)于Cortex-M7而言,推理速度快50倍,而在語(yǔ)音活動(dòng)檢測(cè),噪聲消除,兩麥克風(fēng)等任務(wù)中的能源效率提高了25倍。波束賦形,回聲消除,均衡,混合,關(guān)鍵詞識(shí)別和自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別。

在軟件方面,Ethos-U55和Cortex-M55都受益于統(tǒng)一的軟件開(kāi)發(fā)流程,該流程將嵌入式代碼,數(shù)字信號(hào)處理器代碼和AI模型代碼折疊為一個(gè)。重要的是,它可以與流行的機(jī)器學(xué)習(xí)框架(如Google的TensorFlow和Facebook的PyTorch)以及Arm自己的解決方案很好地配合使用。

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