ARM、スケーラブルな端末サイド機械学習・画像認識向けプロセッサIPを発表

　Armは13日(英国時間)、IoT分野において、エッジ(クライアント端末)側における機械学習処理に適したプロセッサIP(知財)「Project Trillium」を発表した。機械学習(ML)やニューラルネットワーク(NN)、オブジェクト検出(OD)といった高度な処理をエッジ側で高速・低消費電力に実行する需要が多くあることをうけたもので、それらの処理で通常のCPUやGPU、プログラマブルDSPよりもはるかに高速になることが謳われている。

　Project Trilliumとして提供されるIPは、機械学習(ML)とオブジェクト検出(OB)についてのデザイン、およびそれらのプロセッサに最適化したライブラリなどのソフトウェアなどだ。顧客は、これらを必要に応じて組み合わせて用いることでさまざまな用途でエッジサイドでMLやOBの高度な処理を実現することができるというものだ。

　「Arm ML Processor」はML処理に固定的に最適化された部分と、プログラマブルな領域をもつため、畳み込み処理以外の処理や、将来のアルゴリズム変更に対応する余地を持たせている。1秒あたり4.6兆回以上の演算(4.6TOPs)を可能とし、それを消費電力のワットで割ったTOPs/Wも非常に高く3TOPs/Wであるとし、熱と消費電力の観点からも優れているという。

　「Arm OD Processor」は、人体の認識に特化したもので、顔のみならず、肩や頭など、パーツのみからでも人体を認識することを可能とする。さらに、60fpsのフルHD(1,920×1,080ピクセル)動画の入力にも対応しつつ、ほぼリアルタイムの処理を実現しており、従来のDSP(信号処理装置)の80倍以上高速であるとされる。

　当初はモバイル向けに集中して提供されるが、順次AIスピーカーのような多様な用途のものを提供する予定である。また、「Project Trillium」もコードネームであり、2018年中頃を予定する正式発表までに商標に変更される可能性がある。