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A Arm Holdings está lucrando com o surgimento da inteligência artificial e do aprendizado de máquina com o lançamento de uma nova família de processadores e software sob o rótulo Project Trillium. A empresa anunciou recentemente a nova linha de processadores que apresenta três componentes: o processador Arm ML, o processador Arm OD e o software Arm NN.
O processador Arm ML, como a empresa aponta, foi projetado desde o início para aceleração de aprendizagem de máquina otimizada para dispositivos móveis e outros mercados semelhantes. O processador é capaz de fornecer “Desempenho líder da indústria de 4,6 TOPs, com uma eficiência impressionante de 3 TOPs / W para dispositivos móveis e câmeras IP inteligentes.” Além disso, o processador vem com mecanismos de camada programáveis para testes futuros, implementações de geometria avançada ajustada e memória integrada para reduzir o tráfego de memória externa.
Os processadores Arm OD, por outro lado, são projetados para serem os “Maneira mais eficiente de detectar pessoas e objetos em plataformas móveis e incorporadas.” O processador é capaz de escanear cada quadro e fornece uma lista de objetos detectados junto com sua localização dentro da cena. Arm afirma que o processador pode detectar objetos em tempo real rodando a 60fps em Full HD, os tamanhos dos objetos podem variar de 50 × 60 pixels a tela cheia, e o processador pode detectar objetos virtualmente ilimitados por quadro. Além disso, o processador Arm OD pode ser usado em combinação com CPUs, GPUs ou o processador Arm ML para fornecer mais processamento local, o que deve reduzir os requisitos gerais de computação.
Finalmente, o Arm NN “Permite a tradução eficiente de estruturas de rede neural existentes, permitindo que funcionem com eficiência - sem modificação - em CPUs Arm Cortex e GPUs Arm Mali.” O software Arm NN oferece suporte nativo ao processador Arm ML e às principais estruturas de rede neural, incluindo TensorFlow, Caffe, Android NNAPI e MXNet. A empresa afirma que o Arm NN preenche a lacuna entre as estruturas de rede neural existentes e o IP subjacente. O software será gratuito e estará disponível sob uma licença MIT de código aberto permissiva em breve.
