• Arm推出Armv8.1-M架构,最小型终端装置的机器学习效能提高15倍

    2019-02-16 16:02

    导读: Arm在电脑上使用是很广泛的,近日它还宣布推出新的架构,是什么样的呢?想不想了解一下。Arm宣布推出Armv 8.1-M 架构与M-Profile Vector Extension向量扩充方案的Arm Helium 技术,简化开发者软体开发流程,并提升未来基于Cortex-M 处理器装置的机器学习与讯

    Arm在电脑上使用是很广泛的,近日它还宣布推出新的架构,是什么样的呢?想不想了解一下。Arm宣布推出Armv 8.1-M 架构与M-Profile Vector  Extension向量扩充方案的Arm Helium 技术,简化开发者软体开发流程,并提升未来基于Cortex-M 处理器装置的机器学习与讯号处理效能。会使的更上一层楼?#33041;?#31639;、简化软体开发流程。

     

    Arm Helium 技术藉由针对 Arm Cortex-M 系列处理器打造的 M-Profile Vector Extension (MVE)向量扩充方案,让在 Arm TrustZone 安全基础上运行的 Armv8.1-M 架构能够提高运算效能。 Helium 技术将为未来 Arm Cortex-M 处理器提供达15倍的机器学习效能以及提升5倍的讯号处理效能。

    更上一层楼?#33041;?#31639;

    先进的数位讯号处理(DSP)现已透过 Arm Neon 技术扩展至更多 Cortex-A 架构元件。针对功能受限的应用,Arm 亦在旗下较高效能的 Cortex-M 处理器(包括Cortex-M4、Cortex-M7、Cortex-M33以及Cortex-M35P)加入 DSP 扩充方案。两种技术都可用来加速特定应用的机器学习运算。

     

    针对功能受到最多限制的嵌入式系统,能源效率是最优先考量的因素,以往采用的解决方案都是用一颗Cortex 处理器搭配SoC 晶片内的DSP 处理器,?#27426;?#36825;种作法也增加硬体与软体设计的复杂度。为了在这些装置上纳入更多机器学习功能,使得现有的SoC 开发难题变得更加艰巨,因而需要更高深的专业技术才能运用不同的工具?#30784;?#25776;写程式、除错、以及运作于专利式安全解决方案。

     

    Armv8.1-M 与 Helium 的组合能克服上述这些难题,不仅带来即时控制程式码、机器学习与 DSP 执行能力,而且效率丝毫不减。这让软体开发者得以运行各种 DSP 功能,扩展各种智慧程式到种类更广泛的装置,强化对三种关键类别新兴应用的支援:震动与动态、语音与声音、以及视觉与影像处理。这些新一代基于搭载 Helium 技术的 Cortex-M 架构 SoC 将改进未来各种装置的使用者经验,包括感测器中枢设备(sensor hub)、穿戴装置、音效装置、工业应用等。

     

     

    除了提升效能与降低开发成本外,SoC 设计与开发团队将能立即体会到其他利益,包括最佳化的成本、功耗、以及开发设计工作量,全拜功能整合之赐;简化的TrustZone 部署, Armv8.1-M 的设计遵循平台安全架构(PSA)的规范;单?#36824;?#20855;链涵盖软体开发的控制与讯号处理层面;简化的软体开发归功于发展成熟Helium 生态系?#31243;?#20379;阵容完备的工具、模型、函式库,其?#34892;?#22810;资源已被Cortex-M 开发者广为采用

     

    简化软体开发流程

    此外,Helium 统一的工具?#30784;?#20989;式库、以及模型等资源将让软体开发流程更为简化。 Helium 工具链包含Arm Development Studio,附有Arm Keil MDK 套件、Arm Models 模型(开发者能立即用在程式码建模)、以?#26696;?#31181;软体函式库,包括CMSIS-DSP 以及CMSIS-NN 在内,让开发者能依据自己需求挑选适合方案。

     

    Helium 将 Arm Project Trillium 计画的价值带到各种机器学习应用,让框架与函式库的支援能力向下?#30001;?#21040;硬体层面。由于 SoC 开发者必须在不同效能、面积、功耗、以及成本等方面的限制下开发适合的方案,因此没有单一产品能满足所有应用的需求。 Helium 专属的工具链与模型现已释出,各伙伴厂商预计在未来2年陆续推出采用 Helium 技术的晶片。

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