Arm a annoncé mardi sa nouvelle orientation dans « le plus évolutif du secteur, plate-forme de calcul ML polyvalente." Ils parlent de leur nouvelle plate-forme appelée Project Trillium. Le projet implique un nouveau processeur d'apprentissage automatique (ML) et un processeur de détection d'objets (OD).

Le processeur Arm ML (1) fournit plus de 4,6 billions d'opérations par seconde et (2) une efficacité de plus de 3 billions d'opérations par seconde par watt (TOPs/W), avec des performances « inégalées » dans des « environnements thermiques et à coûts limités ».

Le projet Trillium est un nom de code, pas une marque commerciale, pour la technologie d'apprentissage automatique Arm. Le nom de code sera remplacé par un nom de marque commerciale.

Jem Davies, vice-président, collègue et directeur général, Apprentissage automatique, Bras, a déclaré que le projet est "de lancer une nouvelle vague d'invention dans le monde de l'intelligence artificielle (IA), dont l'apprentissage automatique est un élément clé."

Examen de la technologie du MIT mentionné, Les "derniers processeurs mobiles d'Arm sont réglés pour exploiter les algorithmes d'apprentissage automatique aussi efficacement que possible".

Donc, qu'est-ce que tout cela signifie pour les consommateurs qui achètent des produits mobiles ? Parlent-ils d'IA pour les téléphones ? Comme Examen de la technologie du MIT mentionné, L'IA nous apportera du matériel qui permettra à nos téléphones d'exécuter des "algorithmes d'intelligence artificielle".

Les nouveaux processeurs d'ARM ont été conçus pour offrir des fonctionnalités améliorées d'apprentissage automatique et de réseau neuronal.

Arm's Jem Davies a fait remarquer, "En effet, ma réponse à la question :« Pourquoi voudriez-vous introduire plus d'intelligence dans votre appareil ? » est 'Pourquoi ne voudriez-vous pas, '" dans un blog Arm.

Les processeurs sont concentrés sur les appareils mobiles. "Les utilisateurs apprécieront la haute résolution, temps réel, reconnaissance faciale détaillée sur leurs appareils intelligents livrée d'une manière compatible avec la batterie, " dit Arm.

Le processeur Arm OD a été conçu pour identifier les personnes et autres objets avec "des objets pratiquement illimités par image, " avec "Détection en temps réel avec traitement Full HD à 60 images par seconde."

Alors que le lancement initial se concentre sur les processeurs mobiles, bien que, Arm a déclaré qu'il y aura de futurs produits Arm ML avec la possibilité « de monter ou de descendre la courbe de performance - à partir de capteurs et de haut-parleurs intelligents, vers mobile, divertissements à domicile, et au-delà."

Jem Davies d'Arm, vice-président, collègue et directeur général, apprentissage automatique, a clarifié ce que les capacités de la suite pourraient servir dans un scénario réel. (Davies est un plongeur qualifié.)

"Imaginez que vous êtes à 30 mètres de profondeur, plonger au-dessus d'un récif entouré de créatures étonnantes et se demander de quelle espèce est le petit poisson jaune aux rayures argentées. Vous pourriez tâtonner pour une carte des poissons, si vous en avez un, mais ce que vous voulez vraiment, c'est une solution plus simple et plus rapide. Avance rapide jusqu'en 2019, et la technologie a fourni. Désormais, votre smartphone étanche est activé par les processeurs Arm Machine Learning (ML) et Object Detection. Votre expérience est très différente."

Le masque de plongée, dit Davies, vous donnerait des informations via un affichage tête haute. "Une puce basée sur Arm à l'intérieur de votre smartphone est désormais équipée d'un processeur avancé de détection d'objets qui filtre les données de scène les plus importantes tandis qu'un système d'exploitation charge un puissant processeur d'apprentissage automatique avec une identification détaillée des poissons, d'autres domaines d'intérêt et de dangers."

Jamie Condliffe dans Examen de la technologie du MIT évalué les nouvelles d'Arm. "Actuellement, la plupart des appareils petits ou portables qui utilisent l'apprentissage automatique n'ont pas la puissance nécessaire pour exécuter des algorithmes d'IA, ils font donc appel à de gros serveurs dans le cloud." La solution d'Arm a l'avantage de la vitesse, avec un appareil mobile exécutant son propre logiciel d'IA « coupant le décalage inhérent à l'envoi d'informations dans les deux sens ».

Aussi, il a dit, "Cela plaît aux défenseurs de la vie privée, qui sont réconfortés par l'idée que des données restent sur l'appareil."

Gary Sims a discuté des mêmes points positifs dans Autorité Android y compris les avantages de sécurité de ne pas avoir à envoyer de données personnelles vers le cloud.

"L'argument pour soutenir l'inférence (reconnaissance) sur un appareil, plutôt que dans le cloud, est convaincant. Tout d'abord, il économise de la bande passante. À mesure que ces technologies deviennent plus omniprésentes, il y aurait une forte augmentation des données envoyées dans les deux sens vers le cloud pour être reconnues. Deuxièmement, il économise de l'énergie, aussi bien au téléphone qu'en salle des serveurs, puisque le téléphone n'utilise plus ses radios mobiles (Wi-Fi ou LTE) pour envoyer/recevoir des données et qu'aucun serveur n'est utilisé pour faire la détection. »

Quant à la latence, Les Sims ont également noté que les résultats seront fournis plus rapidement si l'inférence est effectuée localement.

À la fois, Condliffe a souligné qu'Arm n'est pas le seul acteur à explorer les puces d'IA mobiles. Condliffe a noté (1) un moteur neuronal dans l'iPhone X dans le cadre de son chipset principal (2) le smartphone Mate 10 de Huawei avec une puce qu'il appelle unité de traitement neuronal et (3) le combiné Pixel 2 avec un chipset "pour l'aider à gérer l'imagerie et problèmes d'apprentissage automatique."

Sims a dit, « nous devrions commencer à voir des SoC intégrés dans le courant de 2019. »

« L'apprentissage automatique est en effet le nouveau sujet d'actualité dans le secteur des semi-conducteurs et a particulièrement fait l'objet d'une attention particulière dans le monde mobile au cours des deux derniers mois, " a déclaré Andrei Frumusanu dans AnandTech , avec les annonces des entreprises.

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