IT NewsНовости рынкаНовости ИТ

ARM представила новинки для мобильных устройств

Анна Савельева | 30.05.2019

ARM представила новинки для мобильных устройств

Процессор Cortex-A77, видеоускоритель Mali-G77 и нейронный процессор (NPU) ARM ML предназначены для производительных смартфонов, 5G и IoT устройств, машин с автопилотом, для работы нейронных сетей и выполнения задач искусственного интеллекта.

Cortex-A77 является прямым продолжением Cortex-A76. Благодаря архитектуре A76 чипы Kirin 980 и Snapdragon 855 получили самый большой прирост производительности и энергоэффективности по сравнению с их предшественниками. Новое ядро A77 во многом соответствует A76 и, по словам производителя, это сделано специально, чтобы облегчить производителям обновление SoC IP.

Основные параметры A77 схожи с A76. Размер L1 кэша составит 64 КБ, а L2 — 256 или 512 КБ. Производиться процессоры будут по техпроцессам 7 нм. Пиковая частота составит 3 ГГц. Производительность, по словам разработчиков, увеличится на 20%.


Также компания представила «премиальный» графический процессор Mali-G77. Он обеспечит качественную работу игр с тяжелой графикой и приложений, использующих технологии AR и ML на мобильных устройствах. По сравнению с G76 производительность выше в среднем на 30%, а для операций машинного обучения — на 60%.

Благодаря новой архитектуре Valhall, на ядре G77 ARM возможно выполнение параллельно 16 команд за цикл против 8 в архитектуре Bifrost на G76. Также в ней реализована совместимость с Bifrost и формат сжатия AFBC 1.3. Пропускная способность выросла с 24 до 32 инструкции FP32 за цикл на ядро. G77 может обрабатывать 4 текселя за цикл, по сравнению с двумя в G76. Примечательно то, что энергопотребление и площадь у G77 остались на уровне G76. Выпуск более мощных устройств при тех же габаритах уже не за горами.

ARM ML – это процессор, основанный на совершенно новой архитектуре, предназначенной для таких устройств, как смартфоны, интеллектуальные камеры, устройства дополненной и виртуальной реальности (AR / VR) и дроны, а также для медицинской и бытовой электроники. Он может использоваться для классификации и обнаружения объектов, улучшения изображений, распознавания речи и распознавания естественного языка. Все это благодаря поддержке различных видов нейронных сетей, в том числе сверточных и рекуррентных.

NPU оптимизирован для совместной работы с Cortex-A77 и Mali-G77. Открытый комплект разработки ARM NN и основные фреймворки для машинного обучения (TensorFlow, TensorFlow Lite, Caffe, Caffe 2) поддерживаются через ONNX.

Процессор имеет встроенный сетевой контроллер и функцию прямого доступа к памяти, которая управляет всеми переходами в сети, в фоновом режиме извлекает и помещает данные в основную память. Его новая архитектура имеет фиксированные функции для развертывания нейронных сетей, создания слоев и работы с отдельными примитивами и операторами.

Об энергоэффективности производитель также позаботился, повысив ее более чем в 2 раза до 5 TOPS/Вт. Методы сжатия памяти улучшили до 3 раз и масштабировали до максимальной производительности следующего поколения – 8 ядер, 32 TOPS/Вт.

Процессор призван решить дилемму «перегона данных туда-обратно», возникшую из-за множества устройств у каждого человека. До недавнего времени эти данные регулярно отправлялись в облако для обработки. ARM ML позволяет осуществить ее сразу на устройстве, что повышает безопасность и экономит затраты.

Процессор

Журнал: Журнал IT-News, Подписка на журналы


Поделиться:

ВКонтакт Facebook Google Plus Одноклассники Twitter Livejournal Liveinternet Mail.Ru

Также по теме

Другие материалы рубрики

Компании сообщают

Мероприятия

24.01.2020
Десятая церемония награждения лучших спикеров CFO-Russia.ru

Москва, Radisson Collection Moscow, Кутузовский проспект, 2/1, стр. 1

04.02.2020
ELMA DAY 2020 — презентация новой low-code платформы ELMA4

Москва, Цифровое деловое пространство (ЦДП), ул. Покровка, 47

07.02.2020 — 09.02.2020
Свободное программное обеспечение в высшей школе

Переславль-Залесский, г. Переславль-Залесский, ул. Петра Первого, д. 4А (Веськово, «Институт программных систем»).