आर्म का लक्ष्य अपने नवीनतम एम्बेडेड न्यूरल प्रोसेसिंग यूनिट (एनपीयू) और एक रेफरेंस डिजाइन प्लेटफॉर्म के साथ एआई प्रदर्शन को बढ़ावा देना है, और कहा कि उसे अगले साल जेनरेटिव एआई मॉडल चलाने वाले उपकरणों पर आधारित देखने की उम्मीद है।
एथोस लाइन-अप आर्म का एनपीयू पोर्टफोलियो है, और एथोस-यू श्रृंखला एम्बेडेड संस्करण या तथाकथित माइक्रोएनपीयू हैं, जिन्हें चिप डिजाइनर के कॉर्टेक्स-एम प्रोसेसर में से एक के साथ जोड़ा जाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
एथोस-यू85 के साथ, आर्म पिछली पीढ़ियों की तुलना में 4 गुना प्रदर्शन वृद्धि और 20 प्रतिशत अधिक बिजली दक्षता का दावा कर रहा है। इसका एक कारण यह है कि इसे 128 से 2,048 गुणा-संचित इकाइयों के साथ कॉन्फ़िगर किया जा सकता है, बाद वाली मौजूदा संख्या से चार गुना है लोकाचार-U65, 4 गीगाहर्ट्ज पर 1 टीओपी (प्रति सेकंड ट्रिलियन ऑपरेशन) तक का प्रदर्शन प्रदान करता है।
यह कदम उठाना आवश्यक है क्योंकि आर्म के IoT लाइन ऑफ बिजनेस एसवीपी और जीएम, पॉल विलियमसन के अनुसार, एम्बेडेड सिस्टम पर एआई और मशीन लर्निंग (एमएल) प्रसंस्करण की मांग बढ़ रही है।
विलियमसन ने कहा, "एज कंप्यूट की पहली लहर को सीमित मेमोरी, सीमित उपकरणों की कम बिजली की जरूरतों के लिए अनुकूलित किया गया था, लेकिन तब से वे अधिक कनेक्ट हो गए हैं और उन्हें बड़ी और बड़ी मात्रा में डेटा के साथ संघर्ष करना पड़ा है।"
“मशीन लर्निंग इंट्रेंस को तब उत्पन्न किए गए डेटा को खंगालने और सार्थक अंतर्दृष्टि खोजने के लिए तैनात किया गया है। और फिर एआई न केवल परिणाम की भविष्यवाणी करने से विकसित हुआ है, बल्कि नए डेटा और अधिक अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने से भी विकसित हुआ है, ”उन्होंने कहा।
आर्म का दावा है कि एथोस-यू85 अब छोटे एम्बेडेड उपकरणों को एआई अनुमान के लिए ट्रांसफार्मर नेटवर्क के साथ-साथ कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) का समर्थन करने की अनुमति देता है। यह नए अनुप्रयोगों के विकास को बढ़ावा देगा, विशेष रूप से छवि वर्गीकरण और ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए डेटा का विश्लेषण करने जैसे कार्यों के लिए दृष्टि और जेनरेटिव एआई उपयोग के मामलों में।
विलियमसन ने कहा, "हम उम्मीद करते हैं कि एथोस-यू85 को उभरते हुए एआई उपयोग के मामलों और स्मार्ट होम रिटेल या औद्योगिक सेटिंग्स में तैनात किया जाएगा, जहां नवीनतम एआई फ्रेमवर्क के समर्थन के साथ उच्च प्रदर्शन गणना की मांग है।"
उन फ़्रेमवर्क में TensorFlow Lite और PyTorch शामिल हैं, और नवीनतम NPU मौजूदा टूलचेन के साथ संगत है, इसलिए डेवलपर्स जो पहले से ही एथोस के लिए कोड कर चुके हैं, वे एथोस-U85 के साथ समान टूल और कोड का उपयोग करना जारी रख सकते हैं।
इसे पूरक करने के लिए, आर्म ने कॉर्स्टोन-320 IoT रेफरेंस डिज़ाइन प्लेटफ़ॉर्म बनाया है, जिसका उपयोग हार्डवेयर भागीदार त्वरित रूप से चिप डिज़ाइन बनाने के लिए कर सकते हैं।
यह एथोस-यू85 को साथ जोड़ता है कॉर्टेक्स- एम 85, माइक्रोकंट्रोलर-आधारित उत्पादों और माली-सी55 इमेज सिग्नल प्रोसेसर के लिए कंपनी के उच्चतम प्रदर्शन वाले डिज़ाइन के रूप में दावा किया गया है।
लेकिन एथोस-यू85 उच्च-प्रदर्शन वाले उपकरणों की व्यापक रेंज में शक्ति-कुशल बढ़त अनुमान लाने के लिए उच्च-स्तरीय आर्मवी9 कॉर्टेक्स-ए सीपीयू के साथ भी काम करेगा, आर्म ने कहा।
विलियमसन के अनुसार, कॉर्स्टोन-320 को स्मार्ट होम के लिए बैटरी चालित कैमरा सिस्टम, औद्योगिक उत्पादन लाइनों में उपयोग किए जाने वाले कनेक्टेड कैमरे और रिटेल सिस्टम जैसे अनुप्रयोगों को ध्यान में रखकर विकसित किया गया है।
प्लेटफ़ॉर्म में सॉफ़्टवेयर टूल और समर्थन शामिल है आर्म वर्चुअल हार्डवेयर. आर्म का कहना है कि यह बाद की क्षमता सॉफ्टवेयर विकास को अंतिम सिलिकॉन उपलब्ध होने से पहले शुरू करने की अनुमति देती है, जिससे जटिल किनारे वाले एआई उपकरणों के लिए बाजार में तेजी आती है।
आर्म जेनेरिक एआई मॉडल के छोटे संस्करणों को एम्बेडेड सिस्टम पर चलाने का अवसर भी देखता है, और दावा करता है कि यह प्लेटफ़ॉर्म इसे सक्षम करेगा।
विलियमसन ने कहा कि आर्म के पास पहले से ही साझेदार हैं जो जेनरेटिव एआई मॉडल चलाने का प्रयोग कर रहे हैं।
उन्होंने बताया, "हमें अगले साल 85 में उपकरणों में सिलिकॉन में एथोस-यू2025 पर आधारित प्लेटफॉर्म देखने की उम्मीद है, इसलिए यही वह बिंदु है जहां हम उस बेहतर प्रदर्शन से लाभान्वित होने वालों में से सबसे पहले देख पाएंगे।" रजिस्टर.
विलियमसन के अनुसार, इसे आवाज पहचान और आवाज प्रतिक्रिया में स्थानीयकृत समर्थन के लिए छोटे पुस्तकालय भाषा मॉडल जैसे उपयोग के मामलों में देखा जा सकता है, सीमित संख्या में कीवर्ड के लिए तय होने के बजाय शब्दों और भाषा की एक विस्तृत श्रृंखला का उपयोग करने में सक्षम होना। ®
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- स्रोत: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/09/arm_ethos_u85/
