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‘亚博登录’Arm推动全线产品搭载机器学习能力

2021-09-21 04:13

本文摘要:从游戏设备到数字电视,图片:Arm营销副总裁IanSmythe(右)和ArmML业务组业务与营销副总裁DennisLaudick(左)。EthosNPU家族配备新成员。在拍摄高端市场的NPU处理器Ethos-N77发布后,EthosNPU家族又为中端和入门级市场增加了两个新成员,Ethos-N57和Ethos-N37。 ArmEthos产品组合旨在解决AI和ML(机器学习)简单操作的挑战,为日常生活装备打造更加个性化、沉浸式的体验。

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从游戏设备到数字电视,图片:Arm营销副总裁IanSmythe(右)和ArmML业务组业务与营销副总裁DennisLaudick(左)。EthosNPU家族配备新成员。在拍摄高端市场的NPU处理器Ethos-N77发布后,EthosNPU家族又为中端和入门级市场增加了两个新成员,Ethos-N57和Ethos-N37。

ArmEthos产品组合旨在解决AI和ML(机器学习)简单操作的挑战,为日常生活装备打造更加个性化、沉浸式的体验。据报道,Ethos-N 57和Ethos-N 37的设计理念还包括一些基本原则:优化对Int8和Int16数据类型的支持;先进的设备数据管理技术,增加数据移动和相关功耗;通过创新的Winograd技术,与其他npu相比,性能可以提高多达200%。ArmML业务组业务与营销副总裁DennisLaudick回应说,最近我们公布了很多全新的产品和相关解决方案,主要目的是让所有Arm产品获得优秀的机器学习和相关性能。同时他强调,无论开发什么样的处理器产品,只要涉及到人工智能、算法和处理能力,数据就是核心,这也是Arm在设计这三个产品时考虑的。

“在提高产品处理性能之前,我们必须确保数据处理和数据管理能力。这三个Ethos产品构建了一个非常原始的智能数据管理系统,也是三个架构和产品设计的核心。同时,我们实现了针对用户市场需求的核心优化,大幅提升了全系列产品的核心性能和能效。”他谈到了。

马里G5将智能和沉浸式体验带回主流市场。与此同时,Arm新发布的Mali-g57 GPU是其第一款基于Valhall架构的主流图形处理器,需要将高质量的智能和沉浸式体验带回主流市场,包括高保真游戏、与视频游戏控制台相当的移动设备的图形效果、DTV的4k/8k用户模块以及大量更简单的虚拟现实和增强现实。据报道,与马里-G52相比,马里-G57可以超过各种内容的性能密度的1.3倍。同时马里-G57的能效比提高了30%,使其电池寿命更长。

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另外,Mali-G57与虚拟现实(VR)获得的视点图形相对,设备ML性能提升60%,可以应用更简单的XR现实。值得注意的是,ARM最近宣布与全球领先的3D内容构建商Unity达成战略合作协议,确保3D应用(如游戏、娱乐等)能够在Arm架构的硬件上简洁运行。

“基于这种合作,我们在Unity的引擎和平台上预设了Arm的整体工具和解决方案。通过这种独创的构造,我们可以帮助Unity的开发者和用户充分而简单地获得Arm全系列产品的最低性能。此外,在设计和工程层面,我们还可以帮助开发者对Arm的CPU、GPU、NPU进行更多量身定制的优化。

”伊恩斯迈思解释道。Mali-d37大大提升了小屏设备的视觉体验。

据介绍,马里-d37是一款DPU,它包含了非常丰富的指示和性能,在一个可能的区域内比。对于最终用户来说,这意味着当面积成为主要考虑因素时,在低成本设备上,如入门级智能手机、平板电脑和分辨率在2k以内的小型显示屏上,不会有更好的视觉效果和性能。

马里-D37的主要功能还包括:单位面积高效率。在全高清和2K分辨率的DPU配置下,16纳米工艺的面积将大于1 mm2通过增加GPU核心指示工作,并包含MMU-600等内存管理功能,系统功耗至少可以节省30%;马里-D71是高水平的,保留了关键的指示功能,还包括低动态对比度(HDR)和标准动态对比度(SDR)的准备内容,与AssertiveDisplay5一起使用后可以混合使用。机器学习的市场需求将从标准化转向专用化。IanSmythe说,根据人工智能的不同应用和机器学习的工作阻抗,CPU、GPU、NPU等不同处理器有各自的功能。

但在不同的场景和任务模式下,效率、处置效率和性能可能不存在一定的波动范围。根据Arm对市场和市场对系统的解释,市场上绝大多数的市场需求都是针对一般的机器学习。虽然各种Arm产品针对不同的目标市场,但产品本身非常灵活。以CPU为例,可以限于不同的机器学习,应用于场景。

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至于机器学习的工作阻抗,Arm获得不同的算法来获得反对意见。只有这样,我们才能在正确的时间和地点部署准确的解决方案,从而建立准确的阻抗,从而满足性能抑制要求。DennisLaudick回应道,“Arm有原创的算法分析工具,已经在CPU和GPU产品中使用过,这个功能以后还会再次添加到NPU产品中。

因此,我们将能够更加标准化地提高性能。对于开发者来说,这会带来很大的好处。

我们可以帮助他们使用这套分析工具,构建更原始的优化,并针对自己的工作阻抗来提高性能。”最后,IanSmythe认为,“虽然现在绝大部分市场需求的是通用机器学习,但未来市场肯定会朝着更细分的市场发展。

预计Arm也将开发更多的特殊产品来满足这一市场需求。


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