난단 Nayampally 프로세서는 현재뿐만 아니라 모바일 기기 능력도 매우 작은 마이크로합니다 (MCU), 예컨대 ARM 코어 텍스 M0, 팔 피 M3 같은 기본적인 AI 실적 처리 기능이 제공되어있는 것을 특징으로 시리즈, 지금 당신은 위의 관점에서 화상 또는 음성의 기계 학습 모델을 실행할 수 있습니다.
더 주력 AI 기능 또는 소개 모바일 프로세서의 기능으로, 그는 AP가 점점 더 많은 애플리케이션 프로세서를 사용 AI 컴퓨팅 작업의 다른 유형을 처리에 사용되는 CPU와 GPU 기능을 결합했다 관찰 이러한 객체 검출, 음성 인식, 얼굴 인식 또는 ARM 프로세서 아키텍처 이상 등을들 수있다. 이러한 어플리케이션으로, 시장 지능형 장치 AI 함수들을 포함 또한 스마트 음성 기기, 스마트 카메라, 또는 ARM 아키텍처를 가질 그것은 똑똑한 TV 등등입니다. 구름 속에서도 그는 말했습니다. 그리고 현재이 건축물은 일본의 슈퍼 컴퓨터가 다른 용도로 사용하는 중국에서도 사용되고 있습니다.
Nandan Nayampally는 이후에 AI가 모바일 장치에서 점점 더 대중화 될 것이라고 강조하면서 "거의 모든 장치를 구현할 수 있습니다."AI 응용 프로그램의 유형에 관해서는 장치의 하드웨어에 따라 달라질 것이라고 그는 강조했습니다. 더 자세한 설명 인 ML (Machine Learning)과 AI는 소프트웨어이며 하드웨어에서 실행됩니다. 단순한 AI 응용 프로그램 인 경우 너무 많은 계산을 수행 할 필요가 없습니다 .CPU 또는 GPU만으로도 충분하며 매우 복잡한 작업이 필요한 경우 이 시점에서, 더 발전된 인공 지능 어플리케이션을 위해 계산 속도를 높이려면 신경 네트워크 가속기를 사용해야합니다.
Nandan Nayampally는 앞으로도 계속해서 CPU를 강화할 것이라고 말하면서, 기계 학습이나 AI에서 GPU의 처리 능력은 더 많은 명령어 세트, 기능 또는 도구를 디자인 아키텍처에 추가 할뿐만 아니라 기계 학습 및 더 깊은 학습까지도 제공 할 것이라고 말했습니다. 지원뿐만 아니라 이전의 세대 A75보다 기계 학습 작업의 구현에, 최근에 도입 된 Cortex - A76 CPU 아키텍처, 예를 들어,보다 효율적인 사용을 재생하기 위해, 스케줄링을 최적화하기 위해 소프트웨어를 통해 또한 4 배의 성능 향상과 Mali-G76 GPU는 G72보다 3 배 더 효율적입니다.
올해 ARM은 금년 초에 ARM이 발표 한 바있는 새로운 Project Trillium 아키텍처에서 두 가지 새로운 IP 시리즈 인 MLP (Machine Learning Processor)와 ODP (Object Detection Processor)를 출시했습니다. 새로운 인공 지능 (AI) 칩 제품군.
컴퓨터 비전에 대한 전자는 학습 기계를 가속화하기 위해 사용하는 경우, 4.6Teraflops까지 부동 소수점 프로세서 성능뿐만 아니라, 더 많은 전력의 각, 소비 전력을 달성 할 수 3Teraflops 와트. 후기 당 부동 소수점 성능을 가속 운영 기존의 DSP 디지털 신호 ASIC, 80 배까지 성능 향상에 비해, 그리고 풀 HD 고화질 비디오에서 초당 60 프레임까지 처리 할 수 있습니다.
뿐만 아니라, 난단 Nayampally 또한 물체 검출에 대해 매우 낙관적 AR, VR 필드에 응용 프로그램 개발 (감지 객체), 심지어 그는 회사 2 년 전 혀끝이 내장 된 컴퓨터 비전 및 이미징 애플리케이션 기반 기술 회사를 인수했다 이 ARM 제품의 비주얼 컴퓨팅 (비전 컴퓨팅)에 대한 지원을 기존 이외에, AR, VR 장치 시장에 절단 속도를 돕기 위해, 그는 말했다, 후도 비전 솔루션의 다음 세대를 시작합니다.