如果能夠擁有一部智能個人助理，它能聽懂我們說的話并做出智能反應，然后處理日常任務，那感覺一定很棒。鑒于機器學習(ML)領域近期取得的進展，Arm相信這一天很快就會到來。機器學習已經(jīng)遠遠越過移動市場的邊界，延伸到醫(yī)療保健、零售、汽車和服務器等領域，從只能識別貓的圖片發(fā)展到可以解決現(xiàn)實問題的水平。
現(xiàn)在主要的難點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、帶寬和延遲問題，Arm機器學習處理器朝這個方向邁出了一大步。
移動性能
機器學習處理器是專門為移動和相鄰市場（例如智能相機、AR/VR、無人機、醫(yī)療和消費性電子產(chǎn)品等）推出的全新設計，性能為4.6TOP/s，能效為3TOPs/W。計算能力和內(nèi)存的進一步優(yōu)化大大提高了它們在不同網(wǎng)絡中的性能。
其架構包括用于執(zhí)行卷積層的固定功能引擎以及用于執(zhí)行非卷積層和實現(xiàn)選定原語和算子的可編程層引擎。網(wǎng)絡控制單元管理網(wǎng)絡的整體執(zhí)行和網(wǎng)絡的遍歷，DMA負責將數(shù)據(jù)移入、移出主內(nèi)存。板載內(nèi)存可以對重量和特征圖進行中央存儲，減少流入外部存儲器的流量，從而降低功耗。
物流分揀機器人設計案例有了固定功能和可編程引擎，機器學習處理器變得非常強大、高效和靈活，足以應對未來的挑戰(zhàn)，不僅保留了原始性能，還具備多功能性，能夠有效運行各種神經(jīng)網(wǎng)絡。
主要特點
大幅提升CPU、GPU、DSP和加速器效率。
自動分揀機器人的工作原理采用開源軟件，無鎖定。
與現(xiàn)有軟件框架緊密集成：TensorFlow、TensorFlowLite、Caffe、Caffe2。
物流分揀機器人發(fā)展前景經(jīng)優(yōu)化后適用于ArmCortexCPU和ArmMaliGPU。
Arm機器學習處理器架構
為應對多個市場帶來的挑戰(zhàn)，滿足不同的性能需求，從物聯(lián)網(wǎng)的每秒幾GOP到服務器的每秒數(shù)十TOP，機器學習處理器采用了全新的可擴展架構。
對于物聯(lián)網(wǎng)或嵌入式應用，該架構的性能可降低至約每秒2GOP，而對于ADAS、5G或服務器型應用，性能可提高至每秒150TOP。這些多重配置的效率可達到現(xiàn)有解決方案的數(shù)倍。
由于與現(xiàn)有的ArmCPU、GPU和其他IP兼容，且能提供完整的異構系統(tǒng)，該架構還可通過TensorFlow、TensorFlowLite、Caffe和Caffe2等常用的機器學習框架來獲取。
隨著機器學習的工作負載不斷增大，計算需求將呈現(xiàn)出多種形式。Arm已經(jīng)開始采用擁有不同性能和效率等級的增強型CPU和GPU，運行多種機器學習用例。我們推出Arm機器學習平臺的目的在于擴大選擇范圍，提供異構環(huán)境，滿足每種用例的選擇和靈活性需求，開發(fā)出邊緣智能系統(tǒng)。
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