A Arm anunciou na terça-feira sua nova direção em "o mais escalonável da indústria, plataforma de computação ML versátil. "Eles estão divulgando sua nova plataforma chamada Projeto Trillium. O projeto envolve um novo processador de aprendizado de máquina (ML) e um processador de detecção de objeto (OD).

O processador Arm ML (1) oferece mais de 4,6 trilhões de operações por segundo e (2) uma eficiência de mais de 3 trilhões de operações por segundo por watt (TOPs / W), com desempenho "incomparável" em "ambientes térmicos e de custo limitado".

Projeto Trillium é um codinome, não é uma marca comercial, para a tecnologia de aprendizado de máquina Arm. O codinome será substituído por uma marca comercial.

Jem Davies, vice-presidente, colega e gerente geral, Aprendizado de máquina, Braço, disse que o projeto é "iniciar uma nova onda de invenção no mundo da inteligência artificial (IA), do qual o aprendizado de máquina é uma parte fundamental. "

MIT Technology Review disse, Os "mais recentes processadores móveis da Arm são ajustados para processar algoritmos de aprendizado de máquina da forma mais eficiente possível".

Então, o que tudo isso significa para os consumidores que compram produtos móveis? Eles estão falando sobre IA para telefones? Como MIT Technology Review disse, A IA nos trará hardware que permitirá que nossos telefones executem "algoritmos de inteligência artificial".

Os novos processadores da ARM foram feitos para fornecer aprendizado de máquina aprimorado e funcionalidade de rede neural.

Jem Davies da Arm comentou, "De fato, minha resposta à pergunta:'Por que você introduziria mais inteligência em seu dispositivo?' é 'Por que você não, '"em um blog do Arm.

Os processadores estão focados em dispositivos móveis. "Os usuários desfrutarão de alta resolução, tempo real, reconhecimento facial detalhado em seus dispositivos inteligentes entregues de forma amigável com a bateria, "disse Arm.

O processador Arm OD foi projetado para identificar pessoas e outros objetos com "objetos virtualmente ilimitados por quadro, "com" Detecção em tempo real com processamento Full HD a 60 quadros por segundo. "

Embora o lançamento inicial se concentre em processadores móveis, no entanto, Arm disse que haverá futuros produtos Arm ML com a capacidade de "mover para cima ou para baixo a curva de desempenho - a partir de sensores e alto-falantes inteligentes, para o celular, entretenimento caseiro, e além."

Jem Davies da Arm, vice-presidente, colega e gerente geral, aprendizado de máquina, esclareceu quais recursos da suíte podem servir em um cenário do mundo real. (Davies é um mergulhador qualificado.)

"Imagine que você está a 30 metros de profundidade, mergulhar acima de um recife cercado por criaturas de aparência incrível e se perguntar de que espécie é o peixinho amarelo com listras prateadas. Você pode procurar um gráfico de peixes, Se você tiver um, mas o que você realmente quer é uma solução mais fácil e rápida. Avance para 2019, e a tecnologia forneceu. Agora, o seu smartphone à prova d'água está habilitado pelos processadores Arm Machine Learning (ML) e Object Detection. Sua experiência é muito diferente. "

A máscara de mergulho, disse Davies, forneceria informações por meio de um display heads-up. "Um chip baseado no Arm dentro do seu smartphone agora está equipado com um processador avançado de detecção de objetos que filtra os dados mais importantes da cena enquanto um sistema operacional executa um poderoso processador de aprendizado de máquina com identificação detalhada de peixes, outras áreas de interesse e perigos. "

Jamie Condliffe em MIT Technology Review avaliou as notícias de Arm. "Atualmente, a maioria dos dispositivos pequenos ou portáteis que usam aprendizado de máquina não têm potência para executar algoritmos de IA, então eles pedem a ajuda de grandes servidores na nuvem. "A solução da Arm tem a vantagem de velocidade, com um dispositivo móvel executando seu próprio software de IA "reduzindo o atraso inerente ao envio de informações para frente e para trás".

Também, ele disse, "Agrada aos defensores da privacidade, que se sentem confortados com a ideia de os dados permanecerem no dispositivo. "

Gary Sims discutiu os mesmos pontos positivos em Autoridade Android incluindo vantagens de segurança de não ter que enviar dados pessoais para a nuvem.

"O argumento para apoiar inferência (reconhecimento) em um dispositivo, em vez de na nuvem, é atraente. Em primeiro lugar, economiza largura de banda. Conforme essas tecnologias se tornassem mais onipresentes, haveria um grande aumento no envio e recebimento de dados para a nuvem para reconhecimento. Em segundo lugar, economiza energia, tanto no telefone quanto na sala do servidor, já que o telefone não está mais usando seus rádios móveis (Wi-Fi ou LTE) para enviar / receber dados e um servidor não está sendo usado para fazer a detecção. "

Quanto à latência, Os Sims também notaram que os resultados serão entregues mais rapidamente se a inferência for feita localmente.

Ao mesmo tempo, Condliffe apontou que Arm não é o único jogador a explorar chips de IA móvel. Condliffe observou (1) um mecanismo neural no iPhone X como parte de seu chipset principal (2) o smartphone Mate 10 da Huawei com um chip que ele chama de unidade de processamento neural e (3) o aparelho Pixel 2 com um chipset "para ajudá-lo a analisar a imagem e problemas de aprendizado de máquina. "

Sims disse, "Devemos começar a ver SoCs com ele integrado em algum momento durante 2019."

"O aprendizado de máquina é de fato o novo tópico quente no negócio de semicondutores e tem visto um grande foco no mundo móvel nos últimos dois meses, "disse Andrei Frumusanu em AnandTech , com anúncios de empresas.

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