Aufholjagd: ARM gründet neuen Bereich für künstliche Intelligenz

| Redakteur: Michael Eckstein

DynamIQ von ARM: Die Nachfolgearchitektur zu ARMs "big.LITTLE"-Konzept in Cortex-A-Prozessorkernen richtet sich gezielt an Zukunftsmärkte wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sowie sicherheitskritische Anwendungen.
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DynamIQ von ARM: Die Nachfolgearchitektur zu ARMs "big.LITTLE"-Konzept in Cortex-A-Prozessorkernen richtet sich gezielt an Zukunftsmärkte wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sowie sicherheitskritische Anwendungen. (Bild: ARM)

Hochspezialisierte IP-Cores und Software für maschinelles Lernen stehen beim neuen Unternehmensbereich im Fokus.

Prozessorspezialist ARM hat einen neuen Unternehmensbereich gegründet. Er wird sich nach Aussagen des Unternehmens auf das Entwickeln spezialisierter Kerne konzentrieren, die die bisherigen CPU- und GPU-Cores ergänzen. Auch die Software, die die Zusammenarbeit der einzelnen IP-Blöcke ermöglicht, soll in der neuen Gruppe entstehen.

Jem Davies, früher für die auf Audio- und Videobearbeitung spezialisierten IP-Cores von ARM zuständig, wird den neuen Unternehmensbereich leiten. Noch ist offen, welche genaue Roadmap er verfolgt. Gegenüber dem Nachrichtenmagazin eetimes sagte Davies: „Wir werden CPUs, GPUs und hochspezialisierte Cores für maschinelles Lernen entwickeln.“ Für konkrete Ankündigungen sei es aber noch zu früh.

Wettbewerber haben bereits vorzeigbare Produkte

Mit diesem Schritt will ARM zu Wettbewerbern wie Cadence, Synopsys oder Ceva aufschließen, die schon länger im vielversprechenden Markt für maschinelles Lernen aktiv sind. Marktbeobachter Linley Gwennap von der Linley Group schätzt, dass ARM bis zu drei Jahre hinter seinen Konkurrenten zurück liegt, die bereits spezialisierte Chips und Tools für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen anbieten.

Intel hat bereits vor über einem Jahr eine KI-Roadmap und kürzlich seinen Nervana-Prozessor für neuronale Netze vorgestellt. Er basiert auf der Technologie des Unternehmens Nervana Systems, das Intel letztes Jahr übernommen hat. Auch Nvidia hat mit seinem auf den Automobilbereich spezialisierten KI-SoC Xavier ein heißes Eisen im Feuer. Hinzu kommen zahlreiche Halbleiter-Start-Ups, die sich auf KI fokussieren.

ARM sieht sich gut gerüstet

Davies betont jedoch, dass der aufstrebende Markt noch jung sei und das Zeitfenster für einen erfolgreichen Einstieg noch offen stehe. Zudem würden bereits viele KI-Applikationen auf Systemen laufen, deren Prozessoren auf ARM-IP basieren.

Im Frühjahr 2017 hatte ARM seine DynamIQ-Architektur vorgestellt und damit einen Schritt in Richtung KI gemacht. Sie erweitert das big.LITTLE-Konzept des Unternehmens, bei dem leistungsstarke und sparsame Cortex-A-Kerne gruppenweise je nach Rechenlast kooperieren. Mit dem flexiblen Aufbau lassen sich ARM-Mehrkern-CPUs besser auf unterschiedliche Rechenaufgaben spezialisieren. Sie unterstützt bis zu acht Kerne in einem Cluster auf einem SoC, von denen jeder unterschiedlich getaktet werden kann.

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