パフォーマンスが最大480倍向上：Armが2つの新しいAIエッジコンピューティングチップ設計を発表

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Armは、AI機能を備えた2つのNPU（ニューラル・プロセッシング・ユニット）、 Arm Cortex-M55とEthos-U55を発売しました。

この新しいチップは、クラウド接続を必要としない IoT 端末デバイス向けに設計されており、低電力組み込みデバイスの機械学習および推論機能を向上させることを目的としています。

Armは、特定の音声および視覚シナリオにおいて機械学習のパフォーマンスを最大480倍向上できると主張している。

どちらのチップも2021年初頭に発売される予定です。

Cortex-M55: ヘリウムテクノロジー + カスタム命令機能

Cortex-M55 は、コスト効率とエネルギー効率に優れた Arm の Cortex-M 製品シリーズに属します。

これは、Arm Helium テクノロジーをベースにした初のシステムオンチップです。いわゆる Helium テクノロジーは、実際には Arm Cortex-M シリーズ プロセッサ用の M-Profile Vector Extension (MVE) テクノロジーであり、最小の組み込みデバイス向けに強化された機械学習と信号処理を提供するように設計されています。

これは、低電力チップ向けに最適化され、150 を超える新しいスカラーおよびベクター命令を追加した Armv8.1-M アーキテクチャの拡張です。 8 ビット、16 ビット、32 ビットの固定小数点データを効率的に計算できます。

8 ビット固定小数点形式の場合、単精度浮動小数点数 (32 ビット) や倍精度浮動小数点数 (16 ビット) などの浮動小数点データ型が追加されます。

Armによると、Heliumテクノロジーを搭載したCortex-M55は、前世代製品と比べてデジタル信号処理性能が5倍、機械学習性能が15倍向上しているという。

さらに、高度なメモリ インターフェイスにより機械学習データへの高速アクセスが可能になり、Arm TrustZone システムに組み込まれています。

Ethos-U55: Arm初のマイクロNPU

Ethos-U55 は、Cortex-M プロセッサをサポートする NPU アクセラレータ アーキテクチャに属し、バッテリー寿命とコストに敏感な複雑な AI コンピューティング問題の解決に特化しています。 Cortex-M55、Cortex-M33、Cortex-M7、Cortex-M4 などの製品と組み合わせて使用​​する必要があります。

Ethos-U55 は、メモリフットプリントが小さく、面積と電力効率を考慮して非常にコンパクトになるように設計されています。

つまり、これは、最小の電子機器でも動作できるほど小型で電力効率に優れた特殊なニューラル ネットワーク チップです。

32〜256 個の構成可能なコンピューティング ユニットが含まれており、ベースの Cortex-M55 と比較して最大32 倍高速な機械学習パフォーマンスを実現します。

つまり、以前の世代の Cortex-M チップと比較して、Ethos-U55 + Cortex-M55 の組み合わせでは、機械学習タスクを最大 480 倍高速に実行できます。

Armは、Cortex-M7と比較して、Cortex-M55とEthos-U55の組み合わせでは推論速度が50倍高速化し、音声アクティビティ検出やノイズキャンセルなどのタスクではエネルギー効率が最大25倍向上できると述べた。

ソフトウェア面では、Cortex-M55 と Ethos-U55 はどちらも、一般的な機械学習フレームワーク (TensorFlow と PyTorch) や Arm 独自のソリューションとうまく連携します。

応用分野

機械学習は現在、さまざまな業界のさまざまなシステムに導入されています。

AIエッジチップは、メーカー同士が競い合う新たな「戦場」になりつつある。

たとえば、Intel の Myriad、Google の Edge TPU、Nvidia の Jetson Nano などです。

Armは、端末AI市場が今後数年間で爆発的な成長を遂げる分野になると考えています。

新しい IP バージョンはこの領域をカバーするように設計されています。

たとえば、新しいチップは農業分野に AI アプリケーションをもたらすことができるようになります。

機械学習を搭載した数百または数千の低コストのセンサーにより、各植物に必要な水、肥料、農薬の量を慎重に調整できるようになります。

たとえば、自動運転車やスマート医療機器の実装には、AI エッジ チップのサポートが必要です。

Armは、Cortex M55 + Ethos U-55の組み合わせにより、ジェスチャー検出、指紋、顔、音声認識など、より高度な機械学習タスクを実行できると述べた。

Armの自動車およびIoT事業の副社長兼ゼネラルマネージャーであるディプティ・ヴァチャニ氏は次のように付け加えた。

クラウドベースのデータセンターと通信するのではなく、比較的低電力のデバイスで AI を実行することは、データのセキュリティとプライバシーにとって重要です。

しかし、Arm の新しいチップ設計はすべて推論チップであり、物体分類やリアルタイムの顔認識などの計算集約型のタスクには適していません。