フォーチュンレポートによると、Armは月曜日に最新のCortex-Mプロセッサ（M55）とArm Ethos-U55ミニチュアニューラルプロセッシングユニット（NPU）を発表しました。
前世代と同様に、新しいCortex-M55はArmの組み込みプロセッサです。これまで、Armのパートナーは、Cortex-M設計に基づいて500億個以上のチップを生産してきました。新しいプロセッサはより強力で電力効率に優れていますが、Armの主な重点はチップの機械学習機能にあります。 M55は、ベクトル計算を高速化するためのArm Heliumテクノロジに基づく最初のプロセッサであり、MLモデルを前世代よりも15倍高速に実行することが理解されています。
過去には、そのようなチップは、機械学習機能を効果的に実行するのに十分な計算能力を欠いていました。代わりに、これらのタスクのほとんどは、世界中のほとんどのスマートフォンに搭載されているArm's Cortex-Aシリーズなどのハイパワーチップで完了する必要があります。
Arm Ethos-U55 NPUは機械学習を加速するように設計されていますが、U55の設計はより合理化され、M55、M33、M7、M4などの新しいCortex-Mプロセッサでのみ動作します。 Armは、これら2つのチップを組み合わせて実行することで、ベンチマークテストで使用したCortex Mチップの480倍の速度で機械学習タスクを実行できると述べました。 （最初の15倍の速度の増加はM55からであり、Ethos-U55との組み合わせにより32倍の追加の増加がもたらされます。）これら2つのチップを同時に使用すると、エネルギー効率が25倍になります。多くのバッテリー駆動機器にとって重要です。
Armの自動車およびIoTビジネスのシニアバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーであるDipti Vachaniは、クラウドベースのデータセンターとの継続的な通信を維持するのではなく、比較的低電力のデバイスで人工知能を実行できるようにすることは、データのセキュリティとプライバシーにとって重要です。重要。現在、ほとんどのAIワークロードはこれらのデータセンターで実行されています。
また、コネクテッドカーの作成、自動運転車の実現、医療機器への機械学習の導入には、人工知能を非接続の比較的低電力のデバイスで動作させることが重要であると述べました。
アームによると、M55自体は、非常に単純な振動検出（前世代のCortex-Mでさえ）から画像内のターゲット検出に至るまで、機械学習タスクを実行できるとのことです。 Ethos U55と組み合わせると、特定のジェスチャの検出、指紋や顔の特徴がデバイスに既に保存されている生体認証と一致するかどうか、音声認識などの高レベルのタスクを実行できます。ただし、さまざまなオブジェクトを分類したり、リアルタイムでビデオから顔を認識したりするなど、より計算集約的なタスクには、より多くの電力消費と高価なチップが必要です。