Proyecto Trillium: La Plataforma Avanzada de Aprendizaje Automático de Arm Explicada

• Arm ha anunciado Proyecto Trillium que presenta procesador de próxima generación de aprendizaje automático y detección de objetos, y software de red neuronal.
• Apuntará a una amplia gama de dispositivos, desde móviles y entretenimiento doméstico hasta sensores y centros de datos, y más allá.

Arm, una empresa multinacional de diseño de semiconductores y software, anunció una nueva plataforma de aprendizaje automático de próxima generación, llamada Proyecto Trillium. Está específicamente desarrollada para capacidades de aprendizaje automático y redes neuronales que pueden escalarse a cualquier dispositivo, desde servidores hasta coches conectados.

La demanda de inteligencia artificial está creciendo enormemente, y también el requisito de innovación para abordar grandes cómputos manteniendo una huella energéticamente eficiente. La empresa ha lanzado esta plataforma para proporcionar una amplia gama de dispositivos con alto grado de flexibilidad y escalabilidad.

Las tecnologías de aprendizaje automático que tenemos hoy se centran solo en una clase específica de dispositivo, lo que necesita cambiar. Aunque, el enfoque inicial del proyecto Trillium sería en procesadores móviles, futuros productos ofrecerán la flexibilidad de moverse hacia arriba en la curva de rendimiento – desde altavoces inteligentes, entretenimiento doméstico hasta sensores, y más allá.

Arm Holdings

Arm es el dominante del mercado para procesadores de móviles y tabletas. Su línea Mali de GPUs se usa en laptops, más del 50 por ciento de tabletas Android, y algunas versiones de smartwatches y smartphones de Samsung. Y sí, es el 3er GPU más popular en plataforma móvil.

Los diseños de núcleo de Arm se usan en chips que soportan varias tecnologías de red comunes en smartphones, como banda ancha, WiFi y Bluetooth. Sus principales competidores son AMD, Qualcomm, Nvidia, y por supuesto Intel. A partir de 2016, los activos totales de la empresa eran $3.21 mil millones.

El Nuevo Procesador de Aprendizaje Automático

Junto con un enorme aumento de eficiencia, la plataforma de aprendizaje automático heterogénea de Arm supera con creces la lógica convencional de procesadores de señal digital. Según la empresa, el procesador móvil puede realizar más de 4.6 billones de operaciones por segundo, permitiéndole entregar 2 a 4 veces rendimiento efectivo en aplicaciones del mundo real a través de gestión inteligente de datos.

Estos nuevos procesadores presentan rendimiento inigualable en entornos con restricciones de costo y térmicas con una eficiencia de 3 billones de operaciones por segundo vatio. Además, tienen motores de capas programables para future-proofing, y son altamente configurables para implementaciones de geometría avanzada.

El procesador de Detección de Objetos de Arm, por otro lado, está específicamente desarrollado para detectar personas y objetos con virtualmente incontables objetos por fotograma. Proporciona detección en tiempo real con procesamiento Full HD a 60 fotogramas por segundo – hasta 80 veces mejor rendimiento que procesadores convencionales.

Fuente: Arm

El procesador de Detección de Objetos presenta un modelo detallado de personas, que ofrece metadatos ricos y permite detección de trayectoria, dirección, pose y gesto. Transmite datos de tamaño kilobytes, disminuyendo ancho de banda a la nube y permitiendo agregación de miles de streams por servidor.

En general, ambos procesadores entregan una solución de detección y reconocimiento de objetos de alto rendimiento, eficiente, de forma amigable con la batería.

Software de Red Neuronal

El software de Red Neuronal de Arm cubre la brecha entre marcos de red neuronal existentes (como Caffe, TensorFlow, Android NN) y la gama completa de CPUs Arm Cortex, GPUs Mali y procesadores de aprendizaje automático.

En términos simples, es software y herramientas Linux de código abierto que permite cargas de trabajo de aprendizaje automático en dispositivos eficientes energéticamente. Los desarrolladores podrán utilizar completamente el rendimiento y capacidades del hardware Arm subyacente, para lograr el mayor rendimiento de aplicaciones de aprendizaje automático.

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La nueva suite de IP de aprendizaje automático de Arm estará disponible para vista previa temprana en abril, y estará abierta para disponibilidad general a mediados de 2018.