Arm introduit l'IP pour la machine apprise dans les périphériques périphériques

La suite comprend des processeurs d’apprentissage machine et de détection d’objet évolutifs, supposés permettre des milliards d’opérations d’apprentissage par seconde sur des appareils mobiles.

En plus de l'apprentissage automatique, la suite est conçue pour fournir la fonctionnalité de réseau neuronal à une nouvelle classe de périphériques avec des capacités de calcul avancées, y compris la détection d'objet.

Le lancement initial porte sur les processeurs mobiles, bien que la société indique que les futurs produits d’apprentissage automatique seront conçus pour être utilisés dans les capteurs et les haut-parleurs intelligents, ainsi que dans le divertissement domestique et à domicile.

Les processeurs utilisent le GPU pour la performance de calcul et l'identification d'objets dans les projets d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle. Ils réalisent plus de 4,6 milliards d'opérations par seconde. La société signale une nouvelle augmentation du débit effectif dans les utilisations réelles grâce à la gestion intelligente des données. Pour les environnements soumis à des contraintes thermiques et aux coûts réduits, les processeurs ont une efficacité de plus de trois milliards d'opérations par seconde et par watt (TOP / W).

Le processeur de détection d'objets fournit une détection en temps réel avec traitement Full HD à 60 images par seconde.

Bras réseaux de neurones, utilisé aux côtés du logiciel Bibliothèque de calcul des bras et CMSIS-NN, est optimisé pour les réseaux de neurones et comble le fossé entre les frameworks TensorFlow, Caffe et Android NN, les processeurs Arm Cortex, les GPU Arm Mali et les processeurs ML.

La suite IP sera disponible en avant-première en avril de cette année et sera disponible à la mi-2018.