面向移动市场 Arm公布AI平台

2018年2月23日消息，近日，Arm宣布了机器学习平台Project Trillium项目，据了解，这是一套包括高可扩展处理器的Arm IP组合，聚焦于提供增强的机器学习(ML)和神经网络(NN)功能。目前主要面向移动设备市场，使得搭载机器学习功能的设备具有计算能力，包括目标检测功能。

不同于一般的针对特定的设备类别或某个市场领域的需求的机器学习技术，Arm的Project Trillium通过可扩展性来改变这一点。虽然最初的发布是针对移动处理器的，但未来的Arm 机器学习产品系列将会按照性能需求满足不同应用场合的需求，包括从传感器、智能音箱，到移动设备、家庭娱乐以及其他领域的应用。

在性能方面，Arm机器学习和目标检测处理器相比于独立的CPU, GPU和各种加速器有了效率提升，而且远胜像DSP这样的传统可编程逻辑处理器。Arm 机器学习处理器是专门针对机器学习而重新设计的。它基于Arm 机器学习架构， 并达到了机器学习应用场景要求的性能和效率。

具体来说，据官方数据透露，在移动计算领域，Arm 机器学习处理器可以提供每秒超过4.6万亿次的运算能力;每秒万亿次的运算(TOPs， Trillion Operations Per Second)在实际应用中可以进一步实现2~4倍的有效吞吐量的提升。

在散热和和成本受限的环境下，Arm 机器学习处理器能达到超每瓦特每秒3万亿次运算操作的效能(TOPs/W)。

Arm目标检测处理器是专门为高效识别人或其他物体而设计的，它能够在每帧图像中识别出的物体对象的数目几乎不受限制：在全高清分辨率下可以做到实时每秒60帧的检测，其性能可以达到传统DSP的80倍。

二者组合使用时，Arm深度学习处理器和目标检测处理器性能表现会更好，它们搭配能够提供高性能、高能效的人物检测和识别解决方案。

据悉，Arm机器学习IP套件将于2018年4月有早期预览版本提供给客户，在2018年中会发布通用版本。