Projeto Trillium:Explicação da plataforma avançada de aprendizado de máquina da Arm

• Arm anunciou o Projeto Trillium que apresenta aprendizado de máquina de última geração, processador de detecção de objetos e software de rede neural. 
• Será direcionado a uma ampla variedade de dispositivos, desde entretenimento móvel e doméstico até sensores e data centers e muito mais.

Arm, uma empresa multinacional de semicondutores e design de software, anunciou uma plataforma de aprendizado de máquina de nova geração, chamada Project Trillium. Ele foi desenvolvido especificamente para recursos de aprendizado de máquina e redes neurais que podem ser dimensionados para qualquer dispositivo, de servidores a carros conectados.

A procura de inteligência artificial está a crescer enormemente e, portanto, a necessidade de inovação para lidar com grandes computações, mantendo ao mesmo tempo uma pegada energética eficiente. A empresa lançou esta plataforma para fornecer uma ampla gama de dispositivos com alto grau de flexibilidade e escalabilidade.

As tecnologias de aprendizado de máquina que temos hoje estão focadas apenas em uma classe específica de dispositivo, que precisa ser alterada. Embora o foco inicial do projeto Trillium seja em processadores móveis, os produtos futuros oferecerão a flexibilidade para subir na curva de desempenho – desde alto-falantes inteligentes, entretenimento doméstico até sensores e muito mais.

Armações

Arm é o mercado dominante para processadores para celulares e tablets. A linha de GPUs do Mali é usada em laptops, em mais de 50% dos tablets Android e em algumas versões de smartwatches e smartphones da Samsung. E sim, é a terceira GPU mais popular na plataforma móvel.

Os designs principais do Arm são usados em chips que suportam várias tecnologias de rede comuns em smartphones, como banda larga, WiFi e Bluetooth. Seus principais concorrentes são AMD, Qualcomm, Nvidia e, claro, Intel. Em 2016, os ativos totais da empresa eram de US$ 3,21.

O novo processador de aprendizado de máquina

Junto com um enorme aumento de eficiência, a plataforma heterogênea de aprendizado de máquina da Arm excede em muito a lógica convencional dos processadores de sinal digital. Segundo a empresa, o processador móvel pode realizar mais de 4,6 trilhões de operações por segundo , permitindo que ele forneça uma taxa de transferência 2 a 4 vezes mais eficaz em aplicações do mundo real por meio do gerenciamento inteligente de dados.

Esses novos processadores apresentam desempenho incomparável em ambientes térmicos e com custos restritos, com uma eficiência de 3 trilhões de operações por segundo watt. Além disso, eles possuem mecanismos de camada programáveis ​​para proteção futura e são altamente configuráveis ​​para implementações de geometria avançada.



O Arm Detecção de Objetos O processador, por outro lado, foi desenvolvido especificamente para detectar pessoas e objetos com praticamente incontáveis objetos por quadro. Ele fornece detecção em tempo real com processamento completo de alta definição a 60 quadros por segundo – desempenho até 80 vezes melhor que os processadores convencionais.

Fonte:Braço 

O processador de detecção de objetos apresenta um modelo detalhado de pessoas, que oferece metadados ricos e permite a detecção de trajetória, direção, pose e gesto. Ele transmite dados do tamanho de quilobytes, diminuindo a largura de banda para a nuvem e permitindo a agregação de milhares de fluxos por servidor.

No geral, esses dois processadores oferecem uma solução eficiente e de alto desempenho para detecção e reconhecimento de objetos, economizando bateria.

Software de Rede Neural

O software Arm Neural Network preenche a lacuna entre as estruturas de rede neural existentes (como Caffe, TensorFlow, Android NN) e toda a gama de CPUs Arm Cortex, GPUs Mail e processadores de aprendizado de máquina.

Simplificando, são ferramentas e software Linux de código aberto que permitem cargas de trabalho de aprendizado de máquina em dispositivos com baixo consumo de energia. Os desenvolvedores serão capazes de utilizar totalmente o desempenho e os recursos de hardware subjacentes do Arm para obter o mais alto desempenho de aplicativos de aprendizado de máquina.

Leia:19 startups de inteligência artificial mais inovadoras

O novo conjunto de IP de aprendizado de máquina Arm estará disponível para visualização antecipada em abril e estará aberto para disponibilidade geral em meados de 2018.