处理器/DSP
数字足迹不断渗透日常生活的今天,从智能家居、手机到可穿戴设备,位于网络最边缘的端点设备在人们的日常生活中无处不在。随着人工智能 (AI) 应用的日益普及,加重了消费大众对端点设备带来的智能化且无缝交互用户体验感更高的期待,但同时也让设备制造商开始思考如何有效兼顾优化成本、实现更高效率表现。
此外,大量的设备催生海量数据,这些数据的传输不仅会导致网络超载,消耗大量能源,并在传输过程中带来不必要的延迟性和动态数据安全的风险。因此,在端点进行数据处理成为行业趋势,同时,为了打造更好的环境计算体验,并释放人工智能的无限潜力,启用更智能的端点至关重要。
为此,Arm 为 Arm Cortex-M 处理器带来增强机器学习 (ML) 和数字信号处理 (DSP) 能力的技术 —— Arm Helium 矢量处理技术,为计划引入智能化、计算处理能力的现有端点应用的 Cortex-M 用户带来利器。
什么是 Arm Helium 矢量处理技术?
在端点计算中,诸如机器学习和数字信号处理等需要大量使用线性代数。这里就出现了矢量计算。矢量计算是单指令多数据 (Single Instruction Multiple Data, SIMD) 的一种形式。SIMD 可对多任务、大量数据执行相同的操作,例如对数组中的所有元素进行加法、乘法或逻辑操作等。这种计算方式特别适合涉及向量、矩阵、图像、音频和视频等数据的计算。
Helium 技术是 Cortex-M 处理器系列的 M 配置矢量扩展(简称:MVE),是 Armv8.1-M 架构的扩展。该技术支持 8 位、16 位、32 位固定点数据。目前具备 Helium 技术的处理器包括 Cortex-M55 和 Cortex-M85。
Arm Helium 的优势
为 Cortex-M CPU 带来显著的性能提升
充足的计算性能驱动创新,实现更多新的资源受限智能端点用例
达到“成本”与“性能”的平衡
在很多用例中可实现:
去除传统的 DSP,降低系统成本,提高能效并简化软件开发及长期拥有成本
无需专用 NPU 即可实现更高要求的机器学习技术
编辑:黄飞
全部0条评论
快来发表一下你的评论吧 !