Arm针对AI应用推出的“氦气技术”是个什么鬼?

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Arm宣布了“Arm氦气技术”,旨在为最小的嵌入式设备提供增强的机器学习和信号处理。针对Arm Cortex-M系列处理器。他们设计了M-Profile矢量扩展(MVE),并在Arm TrustZone的安全基础上,提高了Armv8.1-M架构的计算性能。

根据Arm公司的说法,氦气将为Arm公司未来的Cortex-M处理器提供15倍以上的ML性能和5倍的信号处理能力。先进的数字信号处理(DSP)可通过Arm氖技术在更丰富的基于Cortex-A的设备中实现。对于更受限的应用程序,Arm还在其性能更高的Cortex-M处理器(Cortex-M4、Cortex-M7、Cortex-M33和Cortex-M35P)中添加了DSP扩展。这两种技术都可以用在某些应用程序中加速ML计算。

对于以能效为优先考虑的最受约束的嵌入式系统,历来的解决方案是将Cortex处理器与SoCs中的DSP耦合,这增加了硬件和软件设计的复杂性。

通过交付实时控制代码、ML和DSP执行而不影响效率,他们设计了使用氦气的Armv8.1-M来消除这些挑战。其理念是,它将为软件开发人员提供安全扩展智能应用程序的能力,这些应用程序可以在更广泛的设备上利用DSP功能。这应该能够增强对跨三个关键类别的新兴应用程序的支持;振动,运动,声音,以及视觉与图像处理。

希望这将改善未来设备的用户体验,如传感器集线器、可穿戴设备、音频设备和工业应用,这些设备由基于Cortex-M和氦气技术的下一代SoCs驱动。

由于Helium的统一工具链、库和模型,软件开发将变得更加简单。氦工具链包括Arm开发工作室,包括Arm Keil MDK、Arm模型(开发人员可以立即获得用于代码建模的模型)和各种软件库,包括CMSIS-DSP和CMSIS-NN。

对于信号处理应用程序,Arm通过消除对专用DSP或功能加速器的需求,并消除了另一层设计复杂性,简化了这一过程。

Arm的合作伙伴Audio Analytic很早就接触到了这些新扩展。据该公司称,在基于新的Armv8.1-M架构的芯片上运行时,其声音识别软件(ai3)现在将至少快50%。

Audio Analytic首席执行官兼创始人克里斯·米切尔博士( Dr Chris Mitchell)在对这一产品发表评论时说:“像声音识别这样的高级人工智能产品,在前沿市场的需求非常大。”主要是因为云基础设施非常昂贵,而且基于边缘的处理为最终用户提供了隐私方面的好处。现在,多亏了Arm,消费者和物联网设备可以以更低的功耗和成本提供超强的人工智能。最终的结果是能够在设备上安装更多的功能,或者能够在AA电池上提供人工智能。

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