Projet Trillium :explication de la plateforme avancée d'apprentissage automatique d'Arm

• Arm a annoncé le projet Trillium, qui comprend un processeur d'apprentissage automatique et de détection d'objets de nouvelle génération, ainsi qu'un logiciel de réseau neuronal. 
• Il ciblera une large gamme d'appareils, du divertissement mobile et à domicile aux capteurs et centres de données, et au-delà.

Arm, une société multinationale de conception de semi-conducteurs et de logiciels, a annoncé une plate-forme d'apprentissage automatique de nouvelle génération, nommée Project Trillium. Il est spécialement développé pour les capacités d'apprentissage automatique et de réseau neuronal qui peuvent être adaptées à n'importe quel appareil, des serveurs aux voitures connectées.

La demande en intelligence artificielle augmente considérablement, tout comme le besoin d’innovation pour gérer les calculs de grande envergure tout en conservant une empreinte économe en énergie. La société a lancé cette plate-forme pour fournir une large gamme d'appareils avec un haut degré de flexibilité et d'évolutivité.

Les technologies d’apprentissage automatique dont nous disposons aujourd’hui se concentrent uniquement sur une classe spécifique d’appareils, qui doit être modifiée. Bien que le projet Trillium se concentre initialement sur les processeurs mobiles, les futurs produits offriront la flexibilité nécessaire pour progresser dans la courbe de performances :des haut-parleurs intelligents, du divertissement à domicile aux capteurs, et au-delà.

Supports de bras

Arm est le leader du marché des processeurs pour téléphones mobiles et tablettes. Leur gamme de GPU Mali est utilisée dans les ordinateurs portables, dans plus de 50 % des tablettes Android et dans quelques versions de montres intelligentes et de smartphones Samsung. Et oui, c'est le 3ème GPU le plus populaire sur les plateformes mobiles.

Les conceptions de base d'Arm sont utilisées dans des puces prenant en charge diverses technologies de réseau courantes dans les smartphones, telles que le haut débit, le WiFi et le Bluetooth. Leurs principaux concurrents sont AMD, Qualcomm, Nvidia et bien sûr Intel. En 2016, l'actif total de l'entreprise était de 3,21 $.

Le nouveau processeur d'apprentissage automatique

Outre une énorme amélioration de l'efficacité, la plate-forme hétérogène d'apprentissage automatique d'Arm dépasse de loin la logique conventionnelle des processeurs de signaux numériques. Selon l'entreprise, le processeur mobile peut effectuer plus de 4 600 milliards d'opérations par seconde. , ce qui lui permet de fournir un débit 2 à 4 fois supérieur dans des applications réelles grâce à une gestion intelligente des données.

Ces nouveaux processeurs offrent des performances inégalées dans un environnement thermique et à coûts limités, avec une efficacité de 3 000 milliards d'opérations par seconde watt. De plus, ils disposent de moteurs de couches programmables pour une pérennité et sont hautement configurables pour des implémentations géométriques avancées.

Le bras Détection d'objet Le processeur, quant à lui, est spécialement développé pour détecter des personnes et des objets avec un nombre pratiquement incalculable d'objets par image. Il fournit une détection en temps réel avec un traitement haute définition complet à 60 images par seconde, soit des performances jusqu'à 80 fois supérieures à celles des processeurs classiques.

Source :Arm 

Le processeur de détection d'objets présente un modèle de personne détaillé, qui offre des métadonnées riches et permet la détection de la trajectoire, de la direction, de la pose et des gestes. Il diffuse des données de plusieurs kilo-octets, réduisant ainsi la bande passante vers le cloud et permettant l'agrégation de milliers de flux par serveur.

Dans l'ensemble, ces deux processeurs offrent une solution de détection et de reconnaissance d'objets performante et efficace, tout en économisant la batterie.

Logiciel de réseau neuronal

Le logiciel Arm Neural Network comble le fossé entre les cadres de réseaux neuronaux existants (comme Caffe, TensorFlow, Android NN) et la gamme complète de processeurs Arm Cortex, de GPU Mail et de processeurs d'apprentissage automatique.

En termes simples, il s'agit de logiciels et d'outils Linux open source qui permettent des charges de travail d'apprentissage automatique sur des appareils économes en énergie. Les développeurs seront en mesure d'utiliser pleinement les performances et les capacités matérielles sous-jacentes d'Arm, pour obtenir les meilleures performances des applications d'apprentissage automatique.

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La nouvelle suite d'IP d'apprentissage automatique Arm sera disponible en avant-première en avril et sera ouverte en disponibilité générale à la mi-2018.