ARM Trillium: мобильные со-процессоры для машинного обучения и распознавания лиц

ARM Trillium

Сегодняшнее ARM анонсировала проект Trillium, в рамках которого представила двушник со-процессора. Один с них предназначен для аппаратного ускорения принятия решений (inferencing) в задачах машинного обучения и обещает отдача на уровне 3 TOPs (трлн. операций глубокого обучения) сверху один Вт (с точностью INT8). Изо расчета энергопотребления на уровне вблизи 1.5 Вт скорость операций превысит 4.6 TOPs.

Статья (особь со-процессор выполняет аппаратное спурт распознавания изображений (например, лиц получи фотографиях), причем производительность выросла давно 80 раз (по сравнению с традиционными DSP, процессорами цифрового сигнала) присутствие одновременном значительном улучшении качества распознавания (соответственно сравнению с прежними технологиями ARM).

Точь в точь уже рассказывал Gadgets News, аппаратное остановка машинного обучение и/или распознавания изображений используется, в частности, в мобильных процессорах Kirin 970 (Huawei), A11 Bionic (Apple) даExynos 9810 (Samsung). ARM разрабатывает и лицензирует ЦПУ и ГПУ ради большинства производителей мобильных процессоров: Qualcomm, Samsung, MediaTek, Huawei. Вследствие того не исключено, что следующее гаметофит их чипов будет оснащено со-процессорами машинного обучения и распознавания изображений, разработанных в ARM.

Напомню, аюшки? машинное обучение задействовано, примерно (сказать), в работе голосовых ассистентов (таких наподобие Apple Siri, Google Assistant, Microsoft Cortana, Amazon Alexa, Samsung Bixby другими словами Яндекс Алиса). В настоящее эпоха львиная (если не весь) работа по обработке голосовых запросов пользователей выполняется в облаке, сверху удаленных серверах этих компаний. Коли мобильные процессоры возьмут в себя хотя бы обрубок этой работы, то сие снизит зависимость пользователей с подключения к Интернету.

ARM

Сообщение ARM Trillium: мобильные со-процессоры чтобы машинного обучения и распознавания лиц появились прежде (всего) на Gadgets News.