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Arm推动全线产品搭载机器学习能力

  • 产品时间:2021-09-21 20:30
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简要描述:从游戏设备到数字电视,图:Arm市场营销副总裁IanSmythe(右)与ArmML事业群商业与营销副总裁DennisLaudick(左)。EthosNPU家族又再配新成员时隔公布射击高端市场的NPU处理器Ethos-N77后,EthosNPU家族又加到了针对中端及入门级市场的Ethos-N57与Ethos-N37两位新成员。 ArmEthos产品组合目的解决问题AI与ML(机器学习)简单运算的挑战,以便为日常生活设备建构更加个性化与沉浸式的体验。...

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本文摘要:从游戏设备到数字电视,图:Arm市场营销副总裁IanSmythe(右)与ArmML事业群商业与营销副总裁DennisLaudick(左)。EthosNPU家族又再配新成员时隔公布射击高端市场的NPU处理器Ethos-N77后,EthosNPU家族又加到了针对中端及入门级市场的Ethos-N57与Ethos-N37两位新成员。 ArmEthos产品组合目的解决问题AI与ML(机器学习)简单运算的挑战,以便为日常生活设备建构更加个性化与沉浸式的体验。

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从游戏设备到数字电视,图:Arm市场营销副总裁IanSmythe(右)与ArmML事业群商业与营销副总裁DennisLaudick(左)。EthosNPU家族又再配新成员时隔公布射击高端市场的NPU处理器Ethos-N77后,EthosNPU家族又加到了针对中端及入门级市场的Ethos-N57与Ethos-N37两位新成员。

ArmEthos产品组合目的解决问题AI与ML(机器学习)简单运算的挑战,以便为日常生活设备建构更加个性化与沉浸式的体验。据介绍,Ethos-N57与Ethos-N37的设计理念还包括一些基本原则:针对Int8与Int16数据类型的支持性展开优化;先进设备的数据管理技术,以增加数据的移动与涉及的耗电量;通过如创意的Winograd技术的落地,使性能比其他NPU提高多达200%。ArmML事业群商业与营销副总裁DennisLaudick回应,近期我们公布了很多全新的产品及涉及解决方案,主要的目的就是使Arm全线产品都能获取机器学习及涉及的卓越性能。

同时他特别强调,不管是研发什么样的处理器产品,只要牵涉到到人工智能、算法以及处置能力,数据都是核心,这也是Arm设计这三款产品时年所考虑到的。“我们必需在提升产品处置性能之前,保证数据处理和数据管理能力。

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这三款Ethos产品都构建了十分原始的智能数据管理系统,这也是三款架构以及产品设计的核心所在。同时我们针对涉及用户市场需求做到了核心优化,并大幅提高了全系列产品的核心性能及能效。”他谈及。

Mali-G5将智能与沉浸式体验带回主流市场同时,Arm全新发售的Mali-G57GPU,这是其首款基于Valhall架构的主流图形处理器,将需要把优质的智能与沉浸式体验带回主流市场,还包括高保真游戏、相媲美电玩主机的移动设备图型效果、DTV的4K/8K用户模块,以及更加简单的虚拟现实和增强现实的负荷。据报,与Mali-G52比起,Mali-G57各种内容都能超过1.3倍的性能密度;同时,Mali-G57的能效比提高了30%,使其电池寿命更长;此外,Mali-G57针对虚拟现实(VR)获取注视点图形反对,且设备ML性能提高60%,以便展开更加简单的XR实境应用于。

值得注意的是,Arm最近与全球领先的3D内容建构商Unity宣告达成协议战略合作,以保证3D应用程序(例如游戏和娱乐)在用于ARM架构的硬件上简洁运营。“基于这项合作,我们将Arm的整体工具还包括解决方案预置在Unity的引擎和平台之上,通过这个原始的构建,可以协助Unity的开发者和使用者充份并且非常简单地取得Arm全系列产品的最低性能。此外,在设计以及工程层面,我们也可以协助开发者面向Arm的CPU、GPU和NPU展开更为量身自定义的优化。

”IanSmythe讲解到。Mali-D37大幅度提高小屏设备视觉体验据介绍,Mali-D37是一个在大于的有可能面积上包括非常丰富表明与性能的DPU。对于终端用户而言,这意味著当面积沦为首要考虑到,在例如入门级智能手机、平板电脑与分辨率在2k以内的小显示屏等成本较低的设备上,不会有较佳的视觉效果与性能。Mali-D37关键功能还包括:单位面积效率极高,DPU在反对全高清(FullHD)与2K分辨率的组态下,16纳米制程的面积将大于1mm2;通过增加GPU核心表明工作以及还包括MMU-600等内存管理功能,系统电力最低可节省30%;从高阶的Mali-D71保有关键的表明功能,还包括与AssertiveDisplay5融合用于后,可混合表明低动态对比(HDR)与标准动态对比(SDR)的制备内容。

机器学习市场需求将从标准化改向专用同时,IanSmythe谈及,针对有所不同的人工智能应用于以及机器学习的工作阻抗,CPU、GPU、NPU等有所不同的处理器是各司其职的,但在有所不同的场景和任务模式下,在效能、处置效率和性能上,可能会不存在一定波动范围。根据Arm对于市场的解读以及涉及市场对系统,目前市场上绝大多数市场需求都是对于通用型机器学习的市场需求。

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而Arm的各类产品虽然针对的是有所不同的目标市场,但是产品本身非常灵活。以CPU为事例,它可以限于于有所不同的机器学习应用于场景。至于机器学习工作阻抗方面,Arm则获取有所不同的算法获取反对,只有这样,才能在准确的时间准确的地点部署准确的解决方案,从而构建准确的阻抗并由此符合性能拒绝。DennisLaudick回应回应,“Arm内部具有原始的算法分析工具,目前早已应用于CPU和GPU产品,未来这项功能也将重新加入到NPU产品中。

由此,我们将可以更为标准化地提升性能。对于开发者而言,这将带给极大益处,我们可以协助他们用于这套分析工具,更为原始地去构建优化,并且有的放矢地针对自己的工作阻抗去提升性能。

”最后,IanSmythe认为,“虽然现在绝大多数还是通用型机器学习的市场需求,但在未来市场一定会朝着更为细分的市场去发展。预计,Arm也一定会研发更加多专用产品来符合这部分市场需求。


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