Arm、新世代の機械学習搭載デバイス「Project Trillium」を発表

●Armは次世代の機械学習と物体検出用プロセッサ、ニューラル・ネットワーク・ソフトウェアを備えた「Project Trillium」を発表

●モバイルやホームエンターテイメントからセンサー、データセンターなど、幅広いデバイスを対象

グローバル展開する半導体とソフトウェアのデザイン会社であるArmは、新世代の機械学習プラットフォーム「Project Trillium」を発表しました。機械学習とニューラル・ネットワーク機能に特化して開発され、サーバーからコネクテッドカーまで、あらゆるデバイスに運用できます。

人工知能の需要は非常に高まっており、電力効率の高いフットプリントを維持しながら大規模な計算に対処するためのイノベーションへの要件も高まっています。同社はこのプラットフォームを立ち上げ、高度な柔軟性と拡大性を備えた幅広いデバイスを提供しています。

現在の機械学習テクノロジーは、ある特定のクラスのデバイスのみに焦点を当てており、これは変わる必要があります。プロジェクト「Trillium」の当初の焦点はモバイルプロセッサにありますが、将来の製品は、スマートスピーカーやホームエンターテイメントからセンサーなど、パフォーマンス・カーブを上げる柔軟性を提供します。

Arm ホールディングス

Armは、携帯電話やタブレットプロセッサのマーケットを寡占しています。同社の「Mali」GPUは、laptop、Android タブレットの50％以上、Samsungのスマートウォッチとスマートフォンのいくつかのバージョンで使用されています。そしてモバイルプラットフォームで3番目に人気のあるGPUです。

Armのコアデザインは、ブロードバンド、Wifi、Bluetoothなどのスマートフォンの様々な一般的なネットワークテクノロジーをサポートするチップに使用されています。同社の主な競合は、AMD、Qualcomm, Nvidia, そしてIntelです。2016年時点で、同社の総資産は3.21ドルでした。

新しい機械学習用プロセッサ

Armの異種機械学習プラットフォームは、大幅な効率の向上に加えて、デジタルシグナルプロセッサの往来のロジックをはるかに上回ります。同社によると、モバイルプロセッサは毎秒4.6兆回以上の操作を実行でき、スマートデータ管理を介した実際のアプリケーションで2～4倍の性能向上を実現できます。

これらの新しいプロセッサは、コストに制限のある熱環境で比類のないパフォーマンスを発揮し、毎秒1ワットあたり3兆回の動作効率を実現します。さらに、将来を見据えたプログラム可能なレイヤーエンジンを備えており、高度なジオメトリ実装のために高度に構成が可能です。

一方、Armの物体検出用プロセッサは、フレームごとに事実上無数の物体を持つ人やオブジェクトを検出するために特化して作られました。毎秒60フレームのフルHD高解像度処理によるリアルタイム検出が可能です。これは往来のプロセッサよりも最大80倍優れたパフォーマンスです。

物体検出用プロセッサは、詳細な人物モデルを備えており、豊富なメタデータを提供し、軌道、方向、ポーズ、ジェスチャーを検出します。キロバイトサイズのデータをストリーミングし、クラウドへの帯域幅を減らし、サーバーごとに数千のストリームを集約できるようにします。

全体として、これらのプロセッサは両方とも、バッテリー・フレンドリーな方法で高性能で効率的な物体検出と認識ソリューションを提供します。

ニューラル・ネットワーク・ソフトウェア

Armのニューラル・ネットワーク・ソフトウェアは、既存のニューラル・ネットワーク・フレーム・ワーク（Caffe, TransorFlow, Android NNなど）と、ArmのCortex CPU, Mali GPU、機械学習用プロセッサとの間の隔たりを埋めるものです。

簡単に言えば、電力効率の高いデバイスで機械学習のワークロードを可能にするオープンソースのLinuxソフトウェアとツールです。開発者たちは、基盤となるArmのハードウェア性能と機能を十分に活用して、機械学習アプリケーションから最高のパフォーマンスを実現できます。

Armの機械学習IPの新しいスイートは、4月の早期プレビューで利用可能になり、2018年半ばに一般向けに開始されます。