ARM推出具有专用机器学习功能的处理器设计

芯片设计师ARM宣布，它现在为其合作伙伴处理器提供专用的机器学习功能。被称为Project Trillium的处理器是ARM试图将其芯片作为移动和物联网(IoT)设备中机器学习的标准平台，据称是运行神经网络的“最有效的解决方案”。“我们的机器学习处理器是针对机器学习加速的优化，全新设计，面向移动和相邻市场，”Arm表示。“该解决方案包括最先进的优化固定功能引擎，可在有限的功率范围内提供同类最佳的性能。”

针对一般AI工作负载的机器学习芯片的推出恰逢新鲜物体检测芯片，该芯片专门用于检测运动图像中的人脸及其手势，即使是全高清并且每个运行高达60帧的人物。第二。这实际上是ARM的第二代物体检测芯片;它的前身是在Hive的智能安全摄像头上运行的。ARM希望OEM更新版本将与其机器学习芯片一起用于检测图像或视频中的面部或对象，例如，将信息传递到机器学习芯片，然后执行面部或图像识别。

ARM还表示，Project Trillium芯片具有板载内存，允许集中存储权重和功能图，从而减少外部存储器的流量，从而减少流量。

“[一个]额外的可编程层引擎支持非卷积层的执行，以及所选基元和运算符的实现，以及未来的创新和算法生成，”该公司解释说，并补充说还有一个网络控制单元来管理DMA将数据移入和移出主存储器时的整体执行和“遍历网络”。

该公司强调，新机器学习芯片不是用于培训机器学习模型，而是用于在边缘运行它们。我们的想法是提供4.6 teraops的移动性能，但效率非常高，每瓦功率仅使用3 teraops。然而，ARM表示，预计这可能会随着额外的优化而增加。

预计将在夏季之前向其合作伙伴提供ARM新的专注于芯片的芯片，以及明年这个时候的第一批消费设备。