وفقا لتقارير الثروة ، قدم Arm أحدث معالج Cortex-M (M55) و Arm Ethos-U55 مصغرة وحدة المعالجة العصبية (NPU) يوم الاثنين.
مثل الجيل السابق ، يعد Cortex-M55 الجديد هو المعالج المدمج في Arm. حتى الآن ، أنتج شركاء Arm أكثر من 50 مليار رقاقة بناءً على تصاميم Cortex-M. تعد المعالجات الجديدة أكثر قوة وأكثر كفاءة في استخدام الطاقة ، لكن تركيز Arm الرئيسي هو على إمكانيات التعلم الآلي للرقاقة. من المعلوم أن M55 هو أول معالج يعتمد على تقنية Arm Helium لحسابات المتجهات المعجلة ، ويقوم بتشغيل طرز ML 15 مرة أسرع من الجيل السابق.
في الماضي ، كانت هذه الرقائق تفتقر في كثير من الأحيان إلى قوة الحوسبة الكافية لأداء وظائف التعلم الآلي بفعالية. بدلاً من ذلك ، يجب إكمال معظم هذه المهام على شرائح عالية الطاقة ، مثل سلسلة Arm's Cortex-A ، التي تحملها معظم الهواتف الذكية في العالم.
تم تصميم Arm Ethos-U55 NPU لتسريع عملية التعلم الآلي ، بينما سيكون تصميم U55 أكثر انسيابية وسيعمل فقط مع معالجات Cortex-M الأحدث مثل M55 و M33 و M7 و M4. وقال آرم إنه من خلال تشغيل هاتين الرقمتين مجتمعتين ، يمكن أن تعمل مهمة التعلم الآلي بشكل أسرع 480 مرة من شريحة Cortex M المستخدمة في الاختبار القياسي. (تأتي أول زيادة في السرعة تبلغ 15 ضعفًا من M55 ، والجمع مع Ethos-U55 يجلب زيادة إضافية تبلغ 32 ضعفًا.) باستخدام هاتين الشريحتين في نفس الوقت يمكن أيضًا أن يزيد من كفاءة استخدام الطاقة بمقدار 25 ضعفًا ، وهو المهم بالنسبة للعديد من المعدات التي تعمل بالبطاريات أمر بالغ الأهمية.
قال Dipti Vachani ، نائب الرئيس الأول لشركة Arm والمدير العام لأعمال السيارات وإنترنت الأشياء ، إن تمكين الذكاء الاصطناعي من العمل على أجهزة منخفضة الطاقة نسبيًا بدلاً من الاضطرار إلى الحفاظ على الاتصال المستمر مع مراكز البيانات المستندة إلى مجموعة النظراء أمر بالغ الأهمية لأمن البيانات والخصوصية. مهم. حاليًا ، تعمل معظم أعباء عمل الذكاء الاصطناعي في مراكز البيانات هذه.
كما قالت إن تمكين الذكاء الاصطناعي من العمل على أجهزة منخفضة الطاقة غير متصلة نسبياً أمر بالغ الأهمية لصنع السيارات المتصلة ، وتمكين السيارات ذاتية القيادة ، وتقديم التعليم الآلي للأجهزة الطبية.
قال Arm إن M55 نفسها ستكون قادرة على القيام بمهام التعلم الآلي بدءًا من اكتشاف الاهتزاز البسيط جدًا (حتى الجيل السابق Cortex-M) إلى الاستهداف في الصور. عند دمجها مع Ethos U55 ، يمكن أن تؤدي مهام على مستوى أعلى ، مثل اكتشاف إيماءات محددة ، وتحديد ما إذا كانت بصمات الأصابع أو ميزات الوجه تطابق المقاييس الحيوية المخزنة بالفعل على الجهاز ، أو حتى التعرف على الصوت. ومع ذلك ، فإن المهام الأكثر كثافة من الناحية الحسابية ، مثل تصنيف مجموعة واسعة من الكائنات ، أو التعرف على الوجوه من مقاطع الفيديو في الوقت الفعلي ، لا تزال تتطلب المزيد من الرقائق المستهلكة للطاقة والمكلفة.