ARM kündigt dedizierte mobile KI-Prozessorfamilie an

| Redakteur: Sebastian Gerstl

Mit Projekt Trillium präsentiert ARM seine ersten Lösungen aus seinem neuen, auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ausgerichteten Geschäftsbereich.
Mit Projekt Trillium präsentiert ARM seine ersten Lösungen aus seinem neuen, auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ausgerichteten Geschäftsbereich. (Bild: ARM)

NVIDIA, Google und Intel haben es vorgemacht, nun wirft auch ARM seinen Hut ins KI-Rennen: Mit Projekt Trillium enthüllt das Unternehmen eine dreiteilige Vision für speziell auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen optimierte Prozessor-Lösungen.

ARMs im vergangenen Jahr gegründeter Firmenbereich für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen präsentiert nun erste Früchte. Das "Trillium" genannte KI-Projekt besteht hierbei aus drei Komponenten.

An vorderster Front steht die Prozessor-IP ARM ML (Machine Learning). Der Prozessor richtet sich an mobile Anwendungen und soll für effiziente, energiesparende Workloads beim maschinellen Lernen dienen. "Die Lösung besteht aus hochmodernen, optimierten Fixed-Function Engines, die in einem begrenzten Leistungsbereich die beste Leistung ihrer Klasse bieten," heißt es dazu in der offiziellen Ankündigung des Unternehmens. "Zusätzliche, programmierbare Layer-Engines unterstützen die Ausführung von Nicht-Volumendisziplinen, die Implementierung ausgewählter Operatoren sowie die Generierung noch kommender Innovationen und Algorithmen. Die Netzwerksteuereinheit verwaltet die gesamte Ausführung und Durchquerung des Netzwerks, und der DMA bewegt Daten in den Hauptspeicher und aus dem Hauptspeicher."

Das zweite Mitglied der Trillium-Familie ist der ARM-OD-Prozessor (OD; Object Detection). Dabei handelt ies sich um eine speziell entwickelte IP für Gesten-, Gesichts- und Objekterkennung. ARM gibt an, dass "reichhaltige und detaillierte Metadaten es erlauben, noch mehr Informationen aus jedem Frame zu extrahieren", was auf spezialisierte Analyse-Funktionalitäten hinweist. Dementsprechend richte sich ein solcher Chip laut Unternehmensangaben auch an "innovative Personenerkennung auf mobilen oder eingebetteten Kameras".

Als dritte Komponente von Trillium kommt eine Reihe von Open-Source-Software-Entwicklungswerkzeugen hinzu. Diese sollen eine Brücke zwischen bestehenden neuronalen Netzwerk-Frameworks und den verschiedenen CPU-Kernen von ARM schlagen.

Das ARM NN SDK kann ARM Mali GPUs, Cortex-A CPUs, den neuen ARM ML und sogar vorhandene Cortex-M Embedded CPUs ansprechen, was auf eine spezielle Verbindung zu der jüngsten ARM DynamIQ-Architektur verweist. Die erste Version des SK wird Caffe unterstützen, und bald darauf wird auch der TensorFlow-Support verfügbar sein.

ARM bezieht damit nun auch konkret Position im Trendmarkt Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Während NVIDIA hier vor allem auf GPU-Ansätze setzt und Google unlängst die Beta-Phase seines dedizierten KI-ASICs ankündigte, ist ARM mit seinen Plänen zu einem dedizierten Prozessor für Künstliche Intelligenz nicht alleine. Intel hatte noch im vergangenen Jahr mit Loihi und Nervana zwei dedizierte Lösungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen angekündigt. Einige Unternehmen bauen auf andere Lösungen: Microsoft hat beispielsweise zugegeben, FPGAs für maschinelles Lernen einzusetzen.

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