アームがエッジデバイスで学んだ機械にIPを導入

このスイートにはスケーラブルな機械学習およびオブジェクト検出プロセッサが含まれており、モバイル機器で1秒間に何兆もの機械学習操作が可能になるとされています。

機械学習だけでなく、このスイートは、オブジェクト検出を含む高度な計算機能を備えた新しいクラスのデバイスにニューラルネットワーク機能を提供することを目的としています。

最初の立ち上げはモバイルプロセッサに焦点を当てているが、将来の機械学習製品は、モバイルやホームエンターテイメント向けのセンサーやスマートスピーカーでの使用を想定して設計されると述べている。

これらのプロセッサは、機械学習および人工知能プロジェクトにおける計算性能およびオブジェクト識別のためにGPUを引き受けます。 1秒間に4.6兆回以上の処理が可能です。同社は、インテリジェントなデータ管理によって、実世界での使用において実効スループットがさらに向上すると報告しています。熱およびコストが制約された環境では、プロセッサの1ワットあたり1秒間に3兆回以上の動作効率（TOP / W）があります。

オブジェクト検出プロセッサは、毎秒60フレームのフルHD処理でリアルタイム検出を実現します。

腕 ニューラルネットワークソフトウェア、 アーム計算ライブラリ そして CMSIS-NNは、ニューラルネットワーク用に最適化されており、TensorFlow、Caffe、およびAndroid NNフレームワークと、Arm Cortex CPU、Arm Mali GPU、およびMLプロセッサとのギャップを埋めます。

IPスイートは今年4月の早い時期にプレビューが可能になる予定で、2018年半ばに一般出荷予定です。