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エンドポイントAI向け新Cortex-Mプロセッサ&NPU従来比最大480倍のML性能を実現(1/3 ページ)

Armは2020年2月10日、機械学習(ML)に特化した新プロセッサコアIP「Arm Cortex-M55」と初のCortex-M向けマイクロNPU(ニューラルプロセッシングユニット)IP「Arm Ethos-U55」を発表した。エッジAIよりさらに先のエンドデバイス上でのAI処理に向けた製品で、2つのIPを組み合わせることでMLパフォーマンスを従来に比べ最大480倍向上できるという。いずれも同日からライセンス提供を開始。ArmはこれらのIPを用いた最終半導体製品の出荷開始は、2021年初頭と予想している。

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 Armは2020年2月10日、機械学習(ML)に特化した新プロセッサコアIP「Arm Cortex-M55」と初のCortex-M向けマイクロNPU(ニューラルプロセッシングユニット)IP「Arm Ethos-U55」を発表した。エッジAIよりさらに先のエンドデバイス上でのAI処理に向けた製品で、2つのIPを組み合わせることでMLパフォーマンスを従来に比べ最大480倍向上できるという。いずれも同日からライセンス提供を開始。ArmはこれらのIPを用いた最終半導体製品の出荷開始は、2021年初頭と予想している。


MLのパフォーマンスを従来比最大480倍向上する「Arm Cortex-M55」とマイクロNPU「Arm Ethos-U55」(クリックで拡大)出典:Arm

エッジよりさらに先……「エンドポイントAI」向け

 従来、MLモデルのトレーニングなどは膨大なコンピューティングリソースが必要になることからクラウド環境が用いられてきた。だが近年、より意思決定に近い場所での推論処理を必要とするアプリケーションが増加しており、クラウド側から「エッジ」での推論処理実行に移行する動きが活発化している。

 この「エッジ」については、クラウドからエンドポイントまでの流れのどこを区切るか(中間地点やエンドポイントをまとめてエッジと表現する場合もある)、によってとらえ方が異なる。Armでは実際のエンドポイントとその手前までのエッジを明確に分けている。そのうえで、IoT(モノのインターネット)市場のアプリケーション拡大にはエンドポイントのデバイスによる機械学習の処理が重要と考え、今回の2つのIPを「エンドポイントAI」向けとして開発。エッジと比べさらに厳しくなる電力的な制約をクリアし、かつ高性能化も実現したとしている。


スマートメーターやスマートホーム、クルマのスマート化など、実際のエンドポイントとその手前までのエッジを分けて定義している(クリックで拡大)出典:Arm

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