Berichten zufolge hat Arm am Montag den neuesten Cortex-M-Prozessor (M55) und die Arm Ethos-U55-Miniatur-Neuronalverarbeitungseinheit (NPU) vorgestellt.
Der neue Cortex-M55 ist wie die Vorgängergeneration der Embedded-Prozessor von Arm. Bisher haben die Partner von Arm mehr als 50 Milliarden Chips basierend auf Cortex-M-Designs hergestellt. Die neuen Prozessoren sind leistungsstärker und energieeffizienter, aber das Hauptaugenmerk von Arm liegt auf den maschinellen Lernfähigkeiten des Chips. Es versteht sich, dass der M55 der erste Prozessor ist, der auf der Arm Helium-Technologie für beschleunigte Vektorberechnungen basiert und ML-Modelle 15-mal schneller als die vorherige Generation ausführt.
In der Vergangenheit fehlte solchen Chips oft genug Rechenleistung, um effektiv maschinelle Lernfunktionen auszuführen. Stattdessen müssen die meisten dieser Aufgaben auf Hochleistungs-Chips wie der Cortex-A-Serie von Arm erledigt werden, die von den meisten Smartphones der Welt getragen wird.
Die Arm Ethos-U55-NPU wurde entwickelt, um das maschinelle Lernen zu beschleunigen, während das U55-Design effizienter sein wird und nur mit neueren Cortex-M-Prozessoren wie M55, M33, M7 und M4 funktioniert. Laut Arm kann die maschinelle Lernaufgabe 480-mal schneller ausgeführt werden als der im Benchmark-Test verwendete Cortex M-Chip, wenn diese beiden Chips in Kombination ausgeführt werden. (Die erste 15-fache Geschwindigkeitserhöhung kommt vom M55, und die Kombination mit dem Ethos-U55 bringt eine 32-fache zusätzliche Steigerung.) Die gleichzeitige Verwendung dieser beiden Chips kann auch die Energieeffizienz um das 25-fache steigern wichtig für viele batteriebetriebene Geräte ist entscheidend.
Laut Dipti Vachani, Senior Vice President und General Manager des Automobil- und IoT-Geschäfts von Arm, ist es für die Datensicherheit und den Datenschutz von entscheidender Bedeutung, dass künstliche Intelligenz auf Geräten mit relativ geringem Stromverbrauch ausgeführt werden kann, anstatt eine kontinuierliche Kommunikation mit Cloud-basierten Rechenzentren aufrechtzuerhalten. wichtig. Derzeit werden die meisten AI-Workloads in diesen Rechenzentren ausgeführt.
Sie sagte auch, dass es entscheidend ist, künstliche Intelligenz für nicht angeschlossene Geräte mit relativ geringem Stromverbrauch zu aktivieren, um vernetzte Autos herzustellen, selbstfahrende Autos zu aktivieren und maschinelles Lernen für medizinische Geräte einzuführen.
Laut Arm kann der M55 selbst maschinelle Lernaufgaben übernehmen, die von der sehr einfachen Vibrationserkennung (selbst Cortex-M der vorherigen Generation) bis zur Zielerkennung in Bildern reichen. In Kombination mit Ethos U55 können übergeordnete Aufgaben ausgeführt werden, z. B. das Erkennen bestimmter Gesten, die Feststellung, ob Ihr Fingerabdruck oder Ihre Gesichtsmerkmale mit den bereits auf dem Gerät gespeicherten biometrischen Daten übereinstimmen, oder sogar die Spracherkennung. Für rechenintensivere Aufgaben, wie das Klassifizieren einer Vielzahl von Objekten oder das Erkennen von Gesichtern aus Videos in Echtzeit, sind jedoch immer noch leistungsintensivere und teurere Chips erforderlich.