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Arm porta l’intelligenza artificiale sui dispositivi embedded e IoT


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Arm ha lanciato nuove e importanti aggiunte per la sua piattaforma di intelligenza artificiale, tra cui il processore Cortex-M55 e Ethos-U55 NPU, la prima microNPU (Neural Processing Unit) del settore per Cortex-M, progettata per fornire ai microcontrollori un aumento combinato di 480x nelle prestazioni di machine learning.

Questo nuovo set di prodotti e tecnologie Arm è progettato per mettere a disposizione degli sviluppatori di hardware e software di intelligenza artificiale nuovi e più numerosi modi di innovare, grazie alla possibilità di elaborazione on-device del machine learning, da poter integrare in miliardi di dispositivi IoT e device embedded, limitati sia nella potenza che nelle dimensioni.

Le nuove soluzioni Arm mirano dunque a portare il machine learning on-device anche sui dispositivi più piccoli, in modo da liberare il potenziale dell’intelligenza artificiale in una vasta gamma di applicazioni IoT.

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In un’epoca in cui l’IoT si interseca con i progressi dell’intelligenza artificiale e con il deployment del 5G, sottolinea Arm, una maggiore intelligenza direttamente a bordo del dispositivo significa che anche i device più piccoli ed economici possono diventare più smart e offrire migliori capacità in termini di privacy e affidabilità, grazie a una minore dipendenza dal cloud o da Internet.

Fornendo questa intelligenza su microcontrollori progettati in modo sicuro da zero, Arm persegue l’intento di offrire una soluzione per ridurre i costi del silicio e di sviluppo e per accelerare il time to market, ai produttori in cerca di metodi con cui potenziare in modo efficiente il digital signal processing (DSP) e le funzionalità di machine learning sul dispositivo.

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Il nuovo Cortex-M55 è descritto da Arm come il processore Cortex-M più compatibile con l’intelligenza artificiale in assoluto dell’azienda, nonché il primo basato sull’architettura Armv8.1-M con tecnologia di vector processing Arm Helium. Queste caratteristiche migliorano la performance, sia dal punto di vista energetico che delle prestazioni, del DSP e del machine learning.

Arm afferma che il Cortex-M55 offre un aumento fino a 15 volte nelle prestazioni relative al machine learning e un aumento di cinque volte nelle prestazioni DSP, al contempo con una maggiore efficienza, rispetto alle precedenti generazioni Cortex-M.

Inoltre, saranno disponibili le Arm Custom Instructions per estendere le capacità del processore con ottimizzazioni specifiche dei workload, una nuova funzionalità per i processori Cortex-M.

Per sistemi di machine learning ancora più impegnativi, Cortex-M55 può essere facilmente abbinato al nuovo Ethos-U55, la prima microNPU di Arm: insieme, i due chip offrono, secondo le dichiarazioni del produttore, un aumento combinato di 480x delle prestazioni nel machine learning, rispetto ai processori Cortex-M esistenti.

Ethos-U55 è altamente configurabile e specificamente progettato per accelerare l’inferenza di machine learning in dispositivi embedded e IoT area-constrained. Le sue tecniche di compressione avanzate consentono di risparmiare energia e riducono significativamente le dimensioni del modello di machine learning, per abilitare l’esecuzione di reti neurali che in precedenza funzionavano solo su sistemi più grandi.

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Oltre alle caratteristiche hardware, Cortex-M55 ed Ethos-U55 sono pienamente supportati dalla toolchain software Cortex-M di Arm. Ciò garantisce un flusso di sviluppo unificato per carichi di lavoro tradizionali, DSP e machine learning, mentre l’integrazione e le ottimizzazioni specifiche per i principali framework di machine learning, a partire da TensorFlow Lite Micro, garantiranno agli sviluppatori un’esperienza fluida e prestazioni ottimali da qualsiasi configurazione Cortex-M e Ethos-U55.

Questi processori e il relativo reference design Corstone funzionano con Arm TrustZone per garantire che la sicurezza possa essere incorporata in modo più facile nel SoC completo.

Maggiori informazioni sono disponibili sul sito Arm.





Fonte: https://www.01net.it/

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Updated: 14 Febbraio 2020 — 15:00
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