Arm機(jī)器學(xué)習(xí)可以使智能機(jī)器人聽(tīng)懂你的話(huà)并處理日常任務(wù)你想使用嗎？

如果能夠擁有一部智能個(gè)人助理，它能聽(tīng)懂我們說(shuō)的話(huà)并做出智能反應(yīng)，然后處理日常任務(wù)，那感覺(jué)一定很棒。鑒于機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)領(lǐng)域近期取得的進(jìn)展，Arm相信這一天很快就會(huì)到來(lái)。機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)越過(guò)移動(dòng)市場(chǎng)的邊界，延伸到醫(yī)療保健、零售、汽車(chē)和服務(wù)器等領(lǐng)域，從只能識(shí)別貓的圖片發(fā)展到可以解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的水平。

現(xiàn)在主要的難點(diǎn)是如何將這種能力轉(zhuǎn)移到邊緣，解決如今普遍存在的隱私、安全、帶寬和延遲問(wèn)題，Arm 機(jī)器學(xué)習(xí)處理器朝這個(gè)方向邁出了一大步。

移動(dòng)性能

機(jī)器學(xué)習(xí)處理器是專(zhuān)門(mén)為移動(dòng)和相鄰市場(chǎng)（例如智能相機(jī)、AR/VR、無(wú)人機(jī)、醫(yī)療和消費(fèi)性電子產(chǎn)品等）推出的全新設(shè)計(jì)，性能為 4.6 TOP/s，能效為 3 TOPs/W。計(jì)算能力和內(nèi)存的進(jìn)一步優(yōu)化大大提高了它們?cè)诓煌?a target="_blank">網(wǎng)絡(luò)中的性能。

其架構(gòu)包括用于執(zhí)行卷積層的固定功能引擎以及用于執(zhí)行非卷積層和實(shí)現(xiàn)選定原語(yǔ)和算子的可編程層引擎。網(wǎng)絡(luò)控制單元管理網(wǎng)絡(luò)的整體執(zhí)行和網(wǎng)絡(luò)的遍歷，DMA 負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)移入、移出主內(nèi)存。板載內(nèi)存可以對(duì)重量和特征圖進(jìn)行中央存儲(chǔ)，減少流入外部存儲(chǔ)器的流量，從而降低功耗。

有了固定功能和可編程引擎，機(jī)器學(xué)習(xí)處理器變得非常強(qiáng)大、高效和靈活，足以應(yīng)對(duì)未來(lái)的挑戰(zhàn)，不僅保留了原始性能，還具備多功能性，能夠有效運(yùn)行各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

主要特點(diǎn)

大幅提升 CPU、GPU、DSP 和加速器效率。

采用開(kāi)源軟件，無(wú)鎖定。

與現(xiàn)有軟件框架緊密集成：TensorFlow、TensorFlow Lite、Caffe、Caffe 2。

經(jīng)優(yōu)化后適用于Arm Cortex CPU和Arm Mali GPU。

Arm 機(jī)器學(xué)習(xí)處理器架構(gòu)

為應(yīng)對(duì)多個(gè)市場(chǎng)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，滿(mǎn)足不同的性能需求，從物聯(lián)網(wǎng)的每秒幾 GOP 到服務(wù)器的每秒數(shù)十 TOP，機(jī)器學(xué)習(xí)處理器采用了全新的可擴(kuò)展架構(gòu)。

對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)或嵌入式應(yīng)用，該架構(gòu)的性能可降低至約每秒 2 GOP，而對(duì)于 ADAS、5G 或服務(wù)器型應(yīng)用，性能可提高至每秒 150 TOP。這些多重配置的效率可達(dá)到現(xiàn)有解決方案的數(shù)倍。

由于與現(xiàn)有的 Arm CPU、GPU 和其他 IP 兼容，且能提供完整的異構(gòu)系統(tǒng)，該架構(gòu)還可通過(guò) TensorFlow、TensorFlow Lite、Caffe 和 Caffe 2 等常用的機(jī)器學(xué)習(xí)框架來(lái)獲取。

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的工作負(fù)載不斷增大，計(jì)算需求將呈現(xiàn)出多種形式。Arm 已經(jīng)開(kāi)始采用擁有不同性能和效率等級(jí)的增強(qiáng)型 CPU 和 GPU，運(yùn)行多種機(jī)器學(xué)習(xí)用例。我們推出Arm 機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的目的在于擴(kuò)大選擇范圍，提供異構(gòu)環(huán)境，滿(mǎn)足每種用例的選擇和靈活性需求，開(kāi)發(fā)出邊緣智能系統(tǒng)。