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Arm新一代Armv8.1-M 架構: 提供最小型嵌入式裝置強化的機器學習與訊號處理功能 ...

2019-2-15 02:17 PM| 發佈者: SophieWeng@G| 查看: 200| 評論: 0|來自: Arm台灣

摘要: Arm推出Armv8.1-M 架構與M-Profile Vector Extension (MVE)向量擴充方案的Arm Helium技術,簡化開發者軟體開發流程,並顯著提升未來基於Cortex-M處理器裝置的機器學習與訊號處理效能。除了讓最小型終端裝置的機器學 ...
全球IP矽智財授權領導廠商Arm宣布推出Armv8.1-M 架構與M-Profile Vector Extension (MVE)向量擴充方案的Arm Helium技術,簡化開發者軟體開發流程,並顯著提升未來基於Cortex-M處理器裝置的機器學習與訊號處理效能。

邁向一兆台連網裝置世界的腳步持續加快,但在此之前,我們必須找到讓數量可觀但功能受限的裝置,能有效擴充運算能力,並在距離網路最遠的終端處運作。一旦提高這些裝置的運算能力,將立即為開發者開啟龐大的機會,能直接針對這些裝置撰寫機器學習(ML)程式,且在本機端就能自主制定決策。這不僅提高資料安全性,還能降低連網的耗電、延遲、以及頻寬使用量。

為此Arm推出Arm Helium技術,藉由針對Arm Cortex-M系列處理器打造的M-Profile Vector Extension (MVE)向量擴充方案,讓在Arm TrustZone安全基礎上運行的Armv8.1-M架構能夠提高運算效能。Helium技術將為未來Arm Cortex-M處理器提供達15倍的機器學習效能以及提升5倍的訊號處理效能,讓我們夥伴廠商得以發掘眾多新市場商機,這些市場以往因效能方面的阻礙,使得低成本節能型元件的用途受到極大限制。

更上一層樓的運算
先進的數位訊號處理(DSP)現已透過 Arm Neon 技術擴展至更多Cortex-A架構元件。針對功能受限的應用,Arm亦在旗下較高效能的Cortex-M處理器(包括Cortex-M4、Cortex-M7、Cortex-M33以及Cortex-M35P)加入DSP擴充方案。兩種技術都可用來加速特定應用的機器學習運算。
 

針對功能受到最多限制的嵌入式系統,能源效率是最優先考量的因素,其採用的解決方案以往都是用一顆Cortex處理器搭配SoC晶片內的DSP處理器,然而這種作法也增加硬體與軟體設計的複雜度。由於我們希望在這些裝置上納入更多機器學習功能,使得現有的SoC開發難題變得更加艱鉅,因而需要更高深的專業技術才能運用不同的工具鏈、撰寫程式、除錯、以及運作於各種複雜的專利式安全解決方案。

Armv8.1-M 與Helium的組合能克服上述這些難題,不僅帶來即時控制程式碼、機器學習與DSP執行能力,而且效率絲毫不減。這讓數百萬軟體開發者得以運行各種DSP功能,安全無虞地擴展各種智慧程式到種類更廣泛的裝置,強化對三種關鍵類別新興應用的支援:震動與動態、語音與聲音、以及視覺與影像處理。這些新一代基於搭載Helium技術的Cortex-M架構SoC將改進未來各種裝置的使用者經驗,包括感測器中樞設備(sensor hub)、穿戴裝置、音效裝置、工業應用等。

除了提升效能與降低開發成本外,SoC設計與開發團隊將能立即體會到其他利益,包括:
  • 最佳化的成本、功耗、以及開發設計工作量,全拜功能整合之賜
  • 簡化的TrustZone部署,Armv8.1-M的設計遵循平台安全架構(PSA)的規範
  • 單一工具鏈涵蓋軟體開發的控制與訊號處理層面
  • 簡化的軟體開發歸功於發展成熟 Helium生態系統提供陣容完備的工具、模型、函式庫,其中許多資源已被Cortex-M開發者廣為採用

簡化軟體開發流程
此外,Helium統一的工具鏈、函式庫、以及模型等資源將讓軟體開發流程更為簡化。Helium工具鏈包含Arm Development Studio,附有 Arm Keil MDK套件、Arm Models 模型(開發者能立即用在程式碼建模)、以及各種軟體函式庫,包括CMSIS-DSP 以及CMSIS-NN在內,讓開發者能依據自己需求挑選適合方案。另外在訊號處理應用方面,我們讓流程更為簡化,除了省去對專屬DSP或功能加速器的需求,還消除另外一層設計複雜度。

驅動新一代嵌入式與物聯網裝置 
Helium將Arm Project Trillium計畫的價值帶到各種機器學習應用,讓框架與函式庫的支援能力向下延伸到硬體層面。由於SoC開發者必須在不同效能、面積、功耗、以及成本等方面的限制下開發適合的方案,因此沒有單一產品能滿足所有應用的需求。

Helium專屬的工具鏈與模型現已釋出,各夥伴廠商預計在未來2年陸續推出採用Helium技術的晶片。
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