Proyecto Trillium:explicación de la plataforma avanzada de aprendizaje automático de Arm

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

Arm, una empresa multinacional de diseño de software y semiconductores, anunció una plataforma de aprendizaje automático de nueva generación, denominada Proyecto Trillium. Está desarrollado específicamente para capacidades de aprendizaje automático y redes neuronales que se pueden escalar a cualquier dispositivo, desde servidores hasta automóviles conectados.

La demanda de inteligencia artificial está creciendo enormemente, al igual que la necesidad de innovación para abordar grandes cálculos manteniendo al mismo tiempo una huella energéticamente eficiente. La empresa ha lanzado esta plataforma para proporcionar una amplia gama de dispositivos con un alto grado de flexibilidad y escalabilidad.

Las tecnologías de aprendizaje automático que tenemos hoy se centran únicamente en una clase específica de dispositivo, que debe cambiarse. Aunque el enfoque inicial del proyecto Trillium estaría en los procesadores móviles, los productos futuros ofrecerán la flexibilidad para avanzar en la curva de rendimiento, desde parlantes inteligentes, entretenimiento en el hogar hasta sensores y más.

Sujeciones de brazos

Arm es el mercado dominante de procesadores para teléfonos móviles y tabletas. Su línea Mali de GPU se utiliza en computadoras portátiles, más del 50 por ciento de las tabletas Android y algunas versiones de los relojes inteligentes y teléfonos inteligentes de Samsung. Y sí, es la tercera GPU más popular en plataformas móviles.

Los diseños centrales de Arm se utilizan en chips que admiten varias tecnologías de red comunes en teléfonos inteligentes, como banda ancha, WiFi y Bluetooth. Sus principales competidores son AMD, Qualcomm, Nvidia y, por supuesto, Intel. En 2016, los activos totales de la empresa eran de 3,21 dólares.

El nuevo procesador de aprendizaje automático

Junto con una enorme mejora de la eficiencia, la heterogénea plataforma de aprendizaje automático de Arm supera con creces la lógica convencional de los procesadores de señales digitales. Según la empresa, el procesador móvil puede realizar más de 4,6 billones de operaciones por segundo , lo que le permite ofrecer entre 2 y 4 veces un rendimiento efectivo en aplicaciones del mundo real a través de la gestión inteligente de datos.

Estos nuevos procesadores ofrecen un rendimiento inigualable en entornos térmicos y de costos limitados con una eficiencia de 3 billones de operaciones por segundo vatio. Además, tienen motores de capas programables para estar preparados para el futuro y son altamente configurables para implementaciones de geometría avanzada.

El brazo Detección de objetos El procesador, por otro lado, está desarrollado específicamente para detectar personas y objetos con prácticamente innumerables objetos por cuadro. Proporciona detección en tiempo real con procesamiento completo de alta definición a 60 fotogramas por segundo:hasta 80 veces mejor rendimiento que los procesadores convencionales.

Fuente:brazo 

El procesador de detección de objetos presenta un modelo de personas detallado, que ofrece metadatos enriquecidos y permite la detección de trayectoria, dirección, pose y gesto. Transmite datos de tamaño kilobytes, lo que reduce el ancho de banda a la nube y permite agregar miles de transmisiones por servidor.

En general, ambos procesadores ofrecen una solución de detección y reconocimiento de objetos eficiente y de alto rendimiento sin necesidad de batería.

Software de redes neuronales

El software Arm Neural Network cierra la brecha entre los marcos de redes neuronales existentes (como Caffe, TensorFlow, Android NN) y la gama completa de CPU Arm Cortex, GPU Mail y procesadores de aprendizaje automático.

En pocas palabras, se trata de software y herramientas de Linux de código abierto que permiten cargas de trabajo de aprendizaje automático en dispositivos de bajo consumo. Los desarrolladores podrán utilizar plenamente el rendimiento y las capacidades del hardware subyacente de Arm para lograr el máximo rendimiento de las aplicaciones de aprendizaje automático.

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El nuevo conjunto de IP de aprendizaje automático de Arm estará disponible para una vista previa temprana en abril y estará abierto para disponibilidad general a mediados de 2018.