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業(yè)界 | ARM放大招發(fā)布Trillium項(xiàng)目:包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件庫(kù)和兩種AI處理器

2018-02-14
關(guān)鍵詞: AI ARM 處理器

90% 的 AI 設(shè)備都是用 Arm 的架構(gòu)設(shè)計(jì)的,現(xiàn)在 Arm 在人工智能領(lǐng)域厚積薄發(fā),發(fā)布了 Trillium 項(xiàng)目,包括一款為移動(dòng)設(shè)備而設(shè)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)處理器、一款目標(biāo)檢測(cè)處理器和一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件庫(kù)。


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現(xiàn)在 90% 的 AI 設(shè)備都是基于 Arm 架構(gòu)開(kāi)發(fā)的,Arm 是一家英國(guó)芯片知識(shí)產(chǎn)權(quán)提供商,以 CPU 和 GPU 處理器而被熟知。為了提高機(jī)器學(xué)習(xí)的影響力,今天這家公司宣布了 Trillium 項(xiàng)目,包括一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)處理器、一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)處理器,和一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件庫(kù)的 Arm IP 套件。


Trillium 項(xiàng)目是這家公司在人工智能領(lǐng)域極富雄心的一次舉措,通過(guò)集成設(shè)計(jì)提升 AI 設(shè)備的效率和性能,預(yù)計(jì)到 2028 年,這些設(shè)備的數(shù)量將從現(xiàn)在的 3 億增長(zhǎng)到 32 億。


Arm 在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的努力可以追溯到 2013 年,那時(shí)它開(kāi)始探索 AI 市場(chǎng)并實(shí)施了一系列的戰(zhàn)略收購(gòu)。2017 年,這家公司宣布建立機(jī)器學(xué)習(xí)事業(yè)群,并任命 Jem Davies 擔(dān)任總經(jīng)理。在一次獨(dú)家專(zhuān)訪中,Davies 告訴 Synced 他認(rèn)為「沒(méi)有一個(gè)細(xì)分市場(chǎng)還沒(méi)有或者不會(huì)被 AI 所沖擊」。


「AI 幾乎影響所有……手機(jī)、相機(jī)、智能音箱,甚至溫度控制器。誰(shuí)會(huì)想到房間溫度控制器是一個(gè)智能裝置呢?」Davies 說(shuō)。


今天發(fā)布的機(jī)器學(xué)習(xí)芯片是 Arm 的第一代針對(duì)移動(dòng)設(shè)備推斷的 AI 芯片。該芯片使移動(dòng)設(shè)備每平方毫米的運(yùn)算性能不低于每秒 4.6 萬(wàn)億次,在現(xiàn)實(shí)優(yōu)化應(yīng)用中實(shí)現(xiàn) 2 到 4 倍的吞吐量提升,以及在熱度和能耗有限的環(huán)境里也能夠?qū)崿F(xiàn)超過(guò) 3 TOPs/W 的效率。


Davies 說(shuō)其機(jī)器學(xué)習(xí)處理器背后的架構(gòu)是全新的,根植于多年的研究成果。該架構(gòu)為 16 位整數(shù)運(yùn)算進(jìn)行了優(yōu)化。


新架構(gòu)將為 CPU 和 GPU 遇到的挑戰(zhàn)提供解決方案,Davies 說(shuō)。「卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常普遍。重點(diǎn)是傳統(tǒng)架構(gòu),不管是 CPU、GPU 還是 DSP,都要進(jìn)行大量中間結(jié)果存儲(chǔ)和加載。因此,我們生產(chǎn)了一種全新的架構(gòu),該架構(gòu)使用智能存儲(chǔ)系統(tǒng)。」


目標(biāo)檢測(cè)處理器是基于 Arm 現(xiàn)有的 IP 族 Spirit 的迭代。Spirit 是主導(dǎo) Hive 安防攝像頭的目標(biāo)檢測(cè)加速器,于 2016 年 Arm 收購(gòu) Apical 后不久發(fā)布,Apical 是一家為超過(guò) 15 億設(shè)備提供計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理器的公司。


Arm 的第二代處理器可以全高清、60fps 實(shí)時(shí)檢測(cè)無(wú)限數(shù)量的目標(biāo)。其詳細(xì)的人體模型提供了豐富的元數(shù)據(jù),使方向、軌跡、姿勢(shì)和動(dòng)作檢測(cè)成為可能。


Arm 提供集成解決方案,包括機(jī)器學(xué)習(xí)處理器和目標(biāo)檢測(cè)處理器。在實(shí)時(shí)目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中,目標(biāo)檢測(cè)處理器首先分離出感興趣區(qū)域,比如人臉。這樣,機(jī)器學(xué)習(xí)處理器就能夠分析更少的像素,以實(shí)現(xiàn)更快、更精細(xì)的結(jié)果。


Arm 的組合解決方案。

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Arm 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)是一系列圖像、視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載構(gòu)造塊的集合。開(kāi)發(fā)者可使用該軟件,以及 Arm 現(xiàn)有的實(shí)現(xiàn)工具,如加速算法和應(yīng)用的 Compute Library,或最大化邊緣設(shè)備上性能的 CMSIS-NN。該庫(kù)支持主流框架,如 TensorFlow、Caffe,且已經(jīng)為 Arm Cortex CPU、Mali GPU 和新型機(jī)器學(xué)習(xí)處理器進(jìn)行了優(yōu)化。


Arm 機(jī)器學(xué)習(xí)處理器將于今夏發(fā)售,目標(biāo)檢測(cè)處理器將于本季度末上市。


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