Project Trillium: Arm's geavanceerde Machine Learning-platform uitgelegd

Arm heeft Project Trillium aangekondigd dat next-generation machine learning en objectdetectie-processor, en neurale netwerk-software bevat. Het zal een breed scala aan apparaten targeten, van mobiele en home entertainment tot sensoren en datacenters, en daarbuiten.

Arm Holdings

Arm is de marktleider voor mobiele telefoon- en tabletprocessoren. Hun Mali-lijn van GPU's wordt gebruikt in laptops, meer dan 50 procent van Android-tablets, en een paar versies van Samsung's smartwatches en smartphones. En ja, het is de 3e populairste GPU in mobiel platform.

De kernontwerpen van Arm worden gebruikt in chips die diverse gangbare netwerktechnologieën in smartphones ondersteunen, zoals broadband, WiFi en Bluetooth. Hun hoofdconcurrenten zijn AMD, Qualcomm, Nvidia, en natuurlijk Intel. Per 2016 waren de totale activa van het bedrijf $3,21 miljard.

De nieuwe Machine Learning-processor

Naast een enorme efficiëntie-opwaarde, overtreft Arm's heterogene machine learning-platform conventionele logica van digitale signaalprocessors bij lange na. Volgens het bedrijf kan de mobiele processor meer dan 4,6 biljoen operaties per seconde uitvoeren, wat het in staat stelt om 2 tot 4 keer effectieve doorvoer in real-world toepassingen te leveren via slimme datamanagement.

Deze nieuwe processors hebben ongeëvenaarde prestaties in kosten-beperkte en thermische omgevingen met een efficiëntie van 3 biljoen operaties per seconde per watt. Bovendien hebben ze programmeerbare laag-engines voor future-proofing, en zijn ze hoogst configureerbaar voor geavanceerde geometrie-implementaties.

De Arm Object Detection processor, aan de andere kant, is specifiek ontwikkeld om mensen en objecten te detecteren met virtueel oneindige objecten per frame. Het biedt realtime detectie met volledige High-Definition verwerking op 60 frames per seconde – tot 80 keer betere prestaties dan conventionele processors.

De Object Detection processor heeft een gedetailleerd mensenmodel, wat rijke metadata biedt en detectie van traject, richting, pose en gebaar toestaat. Het streamt kilobyte-grote data, wat bandbreedte naar de cloud vermindert en aggregatie van duizenden streams per server mogelijk maakt.

Over het algemeen leveren beide processors een hoog-presterende, efficiënte objectdetectie- en herkenningssolutie op batterij-vriendelijke manier.

Neurale Netwerk Software

Arm Neural Network software overbrugt de kloof tussen bestaande neurale netwerk-frameworks (zoals Caffe, TensorFlow, Android NN) en het volledige bereik van Arm Cortex CPU's, Mali GPU's en machine learning-processors.

Eenvoudig gezegd, het is open source Linux-software en tools die machine learning-workloads op energie-efficiënte apparaten mogelijk maakt. Ontwikkelaars zullen in staat zijn de onderliggende Arm-hardwareprestaties en -capaciteiten volledig te benutten, om de hoogste prestaties van machine learning-toepassingen te behalen.

De nieuwe suite van Arm machine learning IP zal beschikbaar zijn voor early preview in april, en open voor algemene beschikbaarheid in het midden van 2018.