Nandan Nayampally declaró que no solo el procesador del dispositivo móvil tiene tales capacidades, sino que incluso un microcontrolador muy pequeño (MCU) ya tiene capacidades básicas de procesamiento de ejecución de IA como ARM Cortex-M0 y Arm Cortex-M3. Series, etc. Ahora es posible ejecutar modelos de aprendizaje automático para video o voz en la parte superior.
A medida que se introducen más y más procesadores móviles que presentan características o funciones de AI, observa que cada vez hay más procesadores de aplicaciones AP que combinan funciones de CPU y GPU, y se utilizan para manejar operaciones de IA de diferentes tipos de aplicaciones. Por ejemplo, detección de objetos, reconocimiento de voz o reconocimiento facial. No solo estos procesadores de aplicaciones usan arquitectura ARM, muchos dispositivos inteligentes con capacidades de inteligencia artificial en el mercado también tienen arquitecturas ARM, como dispositivos de voz inteligente, cámaras inteligentes o Es una televisión inteligente, y así sucesivamente, incluso en la nube, dijo, y ahora su arquitectura también se ha utilizado en China, los supercomputadores de Japón para hacer diferentes aplicaciones.
Nandan Nayampally enfatizó que después, AI se volverá cada vez más popular en los dispositivos móviles. "Casi todos los dispositivos pueden implementarse". En cuanto a qué tipo de aplicaciones de inteligencia artificial se pueden ejecutar en él, dijo que dependerá del hardware del dispositivo. Explicación adicional: Machine Learning (ML) y AI son programas que se ejecutan en hardware. Si se trata de una simple aplicación de inteligencia artificial, no es necesario realizar demasiados cálculos. La CPU o la GPU son suficientes; si necesita pasar por operaciones altamente complejas En este momento, es necesario usar el acelerador de red neuronal para acelerar los cálculos de aplicaciones de inteligencia artificial más avanzadas.
Nandan Nayampally dijo que el futuro de la compañía continuará reforzando la CPU, GPU o el aprendizaje de potencia de procesamiento IA de la máquina, no sólo en la arquitectura de diseño va a añadir más del conjunto de instrucciones o herramientas, para proporcionar el aprendizaje de máquina, el aprendizaje profundo aún más potente apoyo también se optimiza a través de la programación de software con el fin de desempeñar un mayor rendimiento, que, por ejemplo, ha lanzado recientemente Cortex-A76 arquitectura de CPU, en la ejecución de la tarea de aprendizaje automático, usted puede conseguir que la generación anterior A75 4 veces más de rendimiento, mientras que el Mali-G76 GPU, también, G72 3 veces mayor que la plena eficacia de la actuación.
No sólo el desarrollo de chips y diseño en conjunto con la IA, el brazo de este año también comenzaron a centrarse acelerador de red neuronal, se puso en marcha el procesador Proyecto Trillium nuevo aprendizaje arquitectura de la máquina (MLP) y el procesador de detección de objetos dos nuevas series IP (PAO), que se publicó a principios de este ARM año Una nueva familia de chips de inteligencia artificial (AI).
operación 3Teraflops El primero se utiliza para acelerar el aprendizaje de máquinas, cada una de las prestaciones del procesador de coma flotante hasta 4.6Teraflops, sino también más potencia, el consumo de energía puede lograrse un rendimiento de punto flotante por vatio. Este último se aceleró de visión por ordenador En comparación con el chip de señal digital DSP tradicional, ofrece un rendimiento de hasta 80 veces y puede manejar hasta 60 fotogramas por segundo de video Full HD de alta definición.
No solo eso, Nandan Nayampally es bastante optimista sobre la aplicación de Detección de Objetos en aplicaciones AR y VR. Incluso dijo que la compañía compró Apical hace 2 años como una empresa de tecnología que se enfoca en aplicaciones integradas de visión artificial e imagen. Para ayudar a acelerar su entrada en el mercado de dispositivos AR, VR, además de los productos ARM existentes que ya son compatibles con la computación de visión (computación de visión), dijo que habrá soluciones de Visión de próxima generación.