ARM si butta nel machine learning con Project Trillium

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ARM presenta Project Trillium, una piattaforma che prevede chip per il machine learning e reti neurali dedicati al mobile

ARM entra ufficialmente tra le aziende che realizzano soluzioni integrate per il mobile specifiche per il machine learning con Project Trillium. La piattaforma sviluppata dal produttore di proprietà di Softbank comprende processori, sensori e reti neurali per migliorare l’efficienza e la capacità di calcolo delle intelligenze artificiali. “Abbiamo guardato alle GPU e alle CPU, ma è diventato chiaro che per svolgere le operazioni con la massima efficienza era necessario un design specifico creato da zero per il machine learning”, ha dichiarato Jem Davies, vicepresidente e general manager del Machine Learning Group di ARM. L’azienda infatti ritiene che gestire le informazioni direttamente sul dispositivo invece che tramite il cloud sia più economico, sicuro e riduca la latenza.

Il punto di forza di Project Trillium è il processore ML processor che potrà svolgere 4.6 trillioni di operazioni al secondo (TOPS) con un consumo energetico di appena 1,5 watt. ARM inoltre sottolinea che le prestazioni potrebbero crescere anche di 4 volte con gli opportuni aggiustamenti lato software. Il dispositivo dovrebbe essere realizzato con il processo produttivo a 7 nanometri FinFET e sarà pronto per il mercato nel 2019. Ad esso si aggiungono la rete neurale ARM NN e il processore OD processor (Object Detection Processor) in grado di rilevare persone e oggetti all’interno di immagini e video con una risoluzione Full HD e 60 fps. Insieme i due chip per il machine learning possono velocizzare sensibilmente le operazioni di identificazione.

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