Project Trillium:Arm의 고급 기계 학습 플랫폼 설명

• Arm은 차세대 머신러닝, 객체 감지 프로세서, 신경망 소프트웨어를 갖춘 Project Trillium을 발표했습니다. 
• 모바일 및 홈 엔터테인먼트부터 센서, 데이터 센터 등 다양한 기기를 대상으로 합니다.

다국적 반도체 및 소프트웨어 설계 회사인 Arm은 Project Trillium이라는 차세대 기계 학습 플랫폼을 발표했습니다. 서버부터 연결된 자동차까지 모든 장치로 확장할 수 있는 기계 학습 및 신경망 기능을 위해 특별히 개발되었습니다.

인공 지능에 대한 수요가 엄청나게 증가하고 있으므로 전력 효율적인 설치 공간을 유지하면서 대규모 계산을 처리하기 위한 혁신이 필요합니다. 회사는 높은 수준의 유연성과 확장성을 갖춘 다양한 장치를 제공하기 위해 이 플랫폼을 출시했습니다.

오늘날 우리가 보유하고 있는 기계 학습 기술은 변경이 필요한 특정 종류의 장치에만 초점을 맞추고 있습니다. 프로젝트 Trillium의 초기 초점은 모바일 프로세서에 맞춰지겠지만, 미래의 제품은 스마트 스피커, 홈 엔터테인먼트에서 센서에 이르기까지 성능 곡선을 높일 수 있는 유연성을 제공할 것입니다.

암홀딩스

Arm은 휴대전화 및 태블릿 프로세서 시장을 지배하고 있습니다. Mali GPU 제품군은 노트북, Android 태블릿의 50% 이상, 삼성 스마트워치 및 스마트폰의 일부 버전에 사용됩니다. 그리고 그렇습니다. 모바일 플랫폼에서 세 번째로 인기 있는 GPU입니다.

Arm의 핵심 디자인은 광대역, WiFi, 블루투스 등 스마트폰의 다양한 공통 네트워크 기술을 지원하는 칩에 사용됩니다. 주요 경쟁자는 AMD, Qualcomm, Nvidia 및 Intel입니다. 2016년 기준 회사의 총자산은 3.21달러입니다.

새로운 머신러닝 프로세서

엄청난 효율성 향상과 함께 Arm의 이기종 기계 학습 플랫폼은 디지털 신호 프로세서의 기존 논리를 훨씬 능가합니다. 회사에 따르면 모바일 프로세서는 초당 4조 6천억 연산을 수행할 수 있습니다. , 2~4배의 유효 처리량을 제공할 수 있습니다. 스마트 데이터 관리를 통해 실제 애플리케이션에 적용할 수 있습니다.

이러한 새로운 프로세서는 비용이 제한된 발열 환경에서 초당 와트당 3조 작업의 효율성으로 탁월한 성능을 제공합니다. 또한 미래에도 대비할 수 있는 프로그래밍 가능한 레이어 엔진을 갖추고 있으며 고급 기하학 구현을 위해 고도로 구성 가능합니다.

팔 물체 감지 반면에 프로세서는 프레임당 사실상 수많은 개체가 포함된 사람과 개체를 감지하도록 특별히 개발되었습니다. 초당 60프레임의 풀 HD 처리로 실시간 감지 기능을 제공합니다. 이는 기존 프로세서보다 최대 80배 향상된 성능입니다.

출처:Arm 

객체 감지 프로세서는 풍부한 메타데이터를 제공하고 궤적, 방향, 자세 및 제스처를 감지할 수 있는 상세한 인물 모델을 특징으로 합니다. 킬로바이트 크기의 데이터를 스트리밍하여 클라우드에 대한 대역폭을 줄이고 서버당 수천 개의 스트림을 집계할 수 있습니다.

전반적으로 두 프로세서 모두 배터리 친화적인 방식으로 고성능의 효율적인 물체 감지 및 인식 솔루션을 제공합니다.

신경망 소프트웨어

Arm Neural Network 소프트웨어는 기존 신경망 프레임워크(예:Caffe, TensorFlow, Android NN)와 전체 Arm Cortex CPU, Mail GPU 및 기계 학습 프로세서 간의 격차를 해소합니다.

간단히 말해서, 전력 효율적인 장치에서 기계 학습 워크로드를 지원하는 오픈 소스 Linux 소프트웨어 및 도구입니다. 개발자는 기본 Arm 하드웨어 성능과 기능을 최대한 활용하여 기계 학습 애플리케이션에서 최고의 성능을 얻을 수 있습니다.

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Arm 머신러닝 IP의 새로운 제품군은 4월에 미리 미리 볼 수 있으며 2018년 중반에 일반 공급될 예정입니다.