دعم الحوسبة غير المتجانسة Arm يقدم اثنين من معالجات ML الرئيسية الجديدة
أصبحت الحوسبة غير المتجانسة تدريجيا الاتجاه السائد في هذه الصناعة. أطلقت Intel و NVIDIA منصة بنية موحدة لتحقيق الحوسبة غير المتجانسة. في الآونة الأخيرة ، لدعم الحوسبة غير المتجانسة ، طرحت Arm معالجات ML الرئيسية الجديدة ، Ethos-N57 و Ethos-N37 NPUs ، وهما معالجان يتبعان المعالج Arm ML Ethos-N77.
في هذا الصدد ، قال نائب رئيس قسم التسويق بشركة Arm ، إيان سميث ، في مقابلة: "إن مفتاح دعم الحوسبة غير المتجانسة ليس في بناء نظام أساسي للأجهزة ، ولكن الأهم من ذلك ، هو تمكين مطوري الطرف الثالث من الوصول إلى الأداء على مستوى الرقاقة. لأنهم إذا لا يمكن الحصول على أداء على مستوى الرقاقة ، وإمكانيات بروتوكول الإنترنت ، ثم هذه القدرات ، تضيع هذه العروض بالفعل ، لذلك نؤكد على تعاون النظام البيئي بأكمله. "
"في الواقع ، من الواضح جدًا أن هناك مجالًا معينًا من الحوسبة ، ونحن نفكر في كيفية تلبية استهلاك الطاقة من الحوسبة من الجيل التالي والأداء عبر وحدة المعالجة المركزية ، GPU و NPU. هذا يعني أننا لا نحتاج فقط في مرحلة تصميم المنتج ، من الضروري أيضًا إنشاء بيانات أو مجموعات من حسابات المشهد المختلفة بشكل فعال أثناء مرحلة التشغيل لنشر منتج المطور. من أجل القيام بذلك ، نحتاج إلى سلسلة أدوات موحدة لتنفيذ وحدة المعالجة المركزية ، GPU ، NPU. الدعم ، "قال إيان سميث.
بالإضافة إلى ذلك ، أشار إيان سميث إلى أن Arm لديها في الواقع العديد من الشركاء الذين قاموا بتطبيق نظام غير متجانس على الشريحة على التلفزيون أو منتجات الهاتف المحمول ، مثل استخدام الفيديو والرسومات والمعجلات ووحدات المعالجة المركزية. انها غير متجانسة. قام ARM فقط بتطبيق تدفق بيانات أفضل على مستوى النظام على مستوى النظام من منظور المطور.
وقال إيان سميث: "بالنسبة لشركة Arm ، فإننا نركز على الحوسبة الكاملة ، سواء كانت الحوسبة الكلية أو الحوسبة غير المتجانسة أو الحوسبة الخاصة ، فإننا نركز على التوازن بين القوة والأداء".
تشير التقارير إلى أن مفهوم تصميم Ethos-N57 و Ethos-N37 يتضمن بعض المبادئ الأساسية ، مثل: التحسين لدعم أنواع البيانات Int8 و Int16 ؛ تكنولوجيا متقدمة لإدارة البيانات لتقليل حركة البيانات واستهلاك الطاقة ذي الصلة ؛ أدى هبوط تقنية Winograd المبتكرة إلى تحسين الأداء بأكثر من 200٪ مقارنة بأجهزة NPUs الأخرى.
بالإضافة إلى ذلك ، تشمل ميزات Ethos-N57 ما يلي: تحسين أداء ML وفعالية الطاقة ونطاق الأداء بمعدل 2 ميغابت في الثانية. يتميز جهاز Ethos-N37 أيضًا بما يلي: مصمم لتوفير أصغر معالج للاستدلال ML (أقل من 1 ملليمتر مربع) ؛ الأمثل لمجموعة من 1 ميغابت في الثانية الواحدة.