如果能夠擁有一部智能個(gè)人助理，它能聽懂我們說的話并做出智能反應(yīng)，然后處理日常任務(wù)，那感覺一定很棒。鑒于機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)領(lǐng)域近期取得的進(jìn)展，Arm相信這一天很快就會到來。機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)越過移動(dòng)市場的邊界，延伸到醫(yī)療保健、零售、汽車和服務(wù)器等領(lǐng)域，從只能識別貓的圖片發(fā)展到可以解決現(xiàn)實(shí)問題的水平。
現(xiàn)在主要的難點(diǎn)是如何將這種能力轉(zhuǎn)移到邊緣，解決如今普遍存在的隱私、安全、帶寬和延遲問題，Arm機(jī)器學(xué)習(xí)處理器朝這個(gè)方向邁出了一大步。
移動(dòng)性能
機(jī)器學(xué)習(xí)處理器是專門為移動(dòng)和相鄰市場（例如智能相機(jī)、AR/VR、無人機(jī)、醫(yī)療和消費(fèi)性電子產(chǎn)品等）推出的全新設(shè)計(jì)，性能為4.6TOP/s，能效為3TOPs/W。計(jì)算能力和內(nèi)存的進(jìn)一步優(yōu)化大大提高了它們在不同網(wǎng)絡(luò)中的性能。
其架構(gòu)包括用于執(zhí)行卷積層的固定功能引擎以及用于執(zhí)行非卷積層和實(shí)現(xiàn)選定原語和算子的可編程層引擎。網(wǎng)絡(luò)控制單元管理網(wǎng)絡(luò)的整體執(zhí)行和網(wǎng)絡(luò)的遍歷，DMA負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)移入、移出主內(nèi)存。板載內(nèi)存可以對重量和特征圖進(jìn)行中央存儲，減少流入外部存儲器的流量，從而降低功耗。
物流分揀機(jī)器人設(shè)計(jì)案例有了固定功能和可編程引擎，機(jī)器學(xué)習(xí)處理器變得非常強(qiáng)大、高效和靈活，足以應(yīng)對未來的挑戰(zhàn)，不僅保留了原始性能，還具備多功能性，能夠有效運(yùn)行各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
主要特點(diǎn)
大幅提升CPU、GPU、DSP和加速器效率。
自動(dòng)分揀機(jī)器人的工作原理采用開源軟件，無鎖定。
與現(xiàn)有軟件框架緊密集成：TensorFlow、TensorFlowLite、Caffe、Caffe2。
物流分揀機(jī)器人發(fā)展前景經(jīng)優(yōu)化后適用于ArmCortexCPU和ArmMaliGPU。
Arm機(jī)器學(xué)習(xí)處理器架構(gòu)
為應(yīng)對多個(gè)市場帶來的挑戰(zhàn)，滿足不同的性能需求，從物聯(lián)網(wǎng)的每秒幾GOP到服務(wù)器的每秒數(shù)十TOP，機(jī)器學(xué)習(xí)處理器采用了全新的可擴(kuò)展架構(gòu)。
對于物聯(lián)網(wǎng)或嵌入式應(yīng)用，該架構(gòu)的性能可降低至約每秒2GOP，而對于ADAS、5G或服務(wù)器型應(yīng)用，性能可提高至每秒150TOP。這些多重配置的效率可達(dá)到現(xiàn)有解決方案的數(shù)倍。
由于與現(xiàn)有的ArmCPU、GPU和其他IP兼容，且能提供完整的異構(gòu)系統(tǒng)，該架構(gòu)還可通過TensorFlow、TensorFlowLite、Caffe和Caffe2等常用的機(jī)器學(xué)習(xí)框架來獲取。
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的工作負(fù)載不斷增大，計(jì)算需求將呈現(xiàn)出多種形式。Arm已經(jīng)開始采用擁有不同性能和效率等級的增強(qiáng)型CPU和GPU，運(yùn)行多種機(jī)器學(xué)習(xí)用例。我們推出Arm機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的目的在于擴(kuò)大選擇范圍，提供異構(gòu)環(huán)境，滿足每種用例的選擇和靈活性需求，開發(fā)出邊緣智能系統(tǒng)。
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