arm的
氦气技术,为最小的嵌入式设备提供增强的机器学习和信号处理。
氦气将为cortex-m处理器提供15倍以上的ml性能和5倍的信号处理能力。先进的数字信号处理(dsp)可通过arm氖技术在更丰富的基于cortex-a的设备中实现。对于更受限的应用程序,arm还在其性能更高的cortex-m处理器(cortex-m4、cortex-m7、cortex-m33和cortex-m35p)中添加了dsp扩展。这两种技术都可以用在某些应用程序中加速ml计算。
对于以能效为优先考虑的最受约束的嵌入式系统,历来的凯发k8国际首页登录的解决方案是将cortex处理器与socs中的dsp耦合,这增加了硬件和软件设计的复杂性。
通过交付实时控制代码、ml和dsp执行而不影响效率,他们设计了使用
氦气的armv8.1-m来消除这些挑战。其理念是,它将为软件开发人员提供安全扩展智能应用程序的能力,这些应用程序可以在更广泛的设备上利用dsp功能。这应该能够增强对跨三个关键类别的新兴应用程序的支持;振动,运动,声音,以及视觉与图像处理。
希望这将改善未来设备的用户体验,如传感器集线器、可穿戴设备、音频设备和工业应用,这些设备由基于cortex-m和
氦气技术的下一代socs驱动。
由于helium的统一工具链、库和模型,软件开发将变得更加简单。氦工具链包括arm开发工作室,包括arm keil mdk、arm模型(开发人员可以立即获得用于代码建模的模型)和各种软件库,包括cmsis-dsp和cmsis-nn。
对于信号处理应用程序,arm通过消除对专用dsp或功能加速器的需求,并消除了另一层设计复杂性,简化了这一过程。
arm的凯发一触即发的合作伙伴audio analytic很早就接触到了这些新扩展。据该公司称,在基于新的armv8.1-m架构的芯片上运行时,其声音识别软件(ai3)现在将至少快50%。
audio analytic首席执行官兼创始人克里斯·米切尔博士( dr chris mitchell)在对这一产品发表评论时说:“像声音识别这样的高级人工智能产品,在前沿市场的需求非常大。”主要是因为云基础设施非常昂贵,而且基于边缘的处理为最终用户提供了隐私方面的好处。现在,多亏了arm,消费者和物联网设备可以以更低的功耗和成本提供超强的人工智能。最终的结果是能够在设备上安装更多的功能,或者能够在aa电池上提供人工智能。