Arm推出新一代Ethos-U NPU及全新物聯網參考設計平台 加速推進邊緣AI發展進程

圖說一、Arm-推出新一代-Ethos-U-NPU-及全新物聯網參考設計平台,(左起)Arm-應用工程總監徐達勇、Arm-台灣總裁曾志光及-Arm-物聯網事業部亞太區-IoT-市場資深經理-黃晏祥

Arm宣佈推出Arm Ethos-U85 NPU,是其迄今效能最高且效率最佳的Ethos NPU產品,以及全新物聯網參考設計平台— Arm Corstone-320,以加速實現語音、音訊和視覺系統的部署。Arm資深副總裁暨物聯網事業部總經理Paul Williamson表示:「隨著邊緣AI人工智慧的部署規模持續擴大,IC設計業者必須應對日趨複雜的系統和軟體、不斷激增的AI效能需求,以及加速產品上市進程的壓力。同時,軟體開發人員需要更加一致、簡化的開發體驗,並能更輕鬆地與新型的AI框架以及函式庫整合。此次Arm推出的新技術滿足了加速邊緣AI部署不斷成長的要求。從新創企業到全球最大的微控制器廠商,每家企業都將Arm技術視為首選平台,以建構其從雲端到邊緣的AI解決方案。」

Arm Ethos-U85 NPU:Arm全新第三代因應邊緣AI的NPU產品

與上一代產品相比,Ethos-U85效能提升四倍,功耗效率提高20%,同時,其MAC單元可從128個擴展到2,048個(1GHz時脈實現4 TOPs),能夠為例如工廠自動化和商用監視器或智慧家庭攝影機等需要更高效能的應用提供有力的支援。Ethos-U85提供了相同的一致工具鏈,因此合作夥伴能夠利用現有的軟體投資,讓軟體工程師以及開發人員能夠快速上手。更重要的是,全新Ethos-U85 NPU也支援TensorFlow Lite和PyTorch等AI框架。

圖說二、Arm-台灣總裁曾志光指出邊緣人工智慧的未來正建構於-Arm-之上 ▲Arm台灣總裁曾志光指出邊緣人工智慧的未來正建構於Arm之上。

Ethos-U85支援Transformer架構和卷積神經網路(Convolutional Neural Networks,CNNs)以進行AI推理。Transformer架構將推動新的應用,特別是在視覺和生成式AI的使用場景中,對於理解影片、填補圖像的缺失部分或分析來自多個攝影鏡頭的資料以進行圖像分類和目標檢測等任務非常有效。

隨著微處理器被部署到例如工業機器視覺、穿戴式裝置和消費性機器人等更多高效能的物聯網系統中,Ethos-U85專為與Arm先進的Armv9 Cortex-A CPU相結合而設計,以加速處理機器學習(ML)任務,並為更廣泛的、更高效能的裝置,提供高效率的邊緣推理能力。至今,Arm Ethos NPU系列產品已有超過20家授權合作夥伴,其中,Alif Semiconductor和英飛凌是全新Arm Ethos-U85 NPU的早期採用者。

圖說三、Arm-物聯網事業部亞太區-IoT-市場資深經理黃晏祥介紹-Arm-Ethos-U85-較上一代效能提升-4-倍、能源效率提高-20%▲Arm物聯網事業部亞太區IoT市場資深經理黃晏祥介紹:Arm Ethos-U85較上一代效能提升4倍、能源效率提高20%。

Alif Semiconductor聯合創辦人暨總裁Reza Kazerounian表示:「新一代邊緣AI應用的ML工作負載需要以節能的方式提供高效能表現。Alif是業界第一家推出基於Arm Cortex-M55和Ethos-U55的邊緣AI解決方案的企業,我們非常高興並期待Arm再次推出全新的AI技術,Ethos-U85 NPU,它將為我們新一代Ensemble系列微控制器和融合處理器帶來所需的運算效能,協助實現未來邊緣AI和視覺應用場景。」

英飛凌工業MCU、物聯網、無線和運算業務資深副總裁Steve Tateosian表示:「邊緣AI應用場景日趨複雜,想要把握AI時代的機遇離不開安全、高效能的運算系統。我們期待在與Arm長期的合作夥伴關係基礎上,透過Arm Ethos-U85及其對邊緣AI部署所提供的Transformer架構支援,進而讓這些複雜的系統成為可能。」

圖說四、Arm-物聯網事業部亞太區-IoT-市場資深經理黃晏祥指出-Arm-全新的物聯網參考設計平台-Corstone-320-與整體性的物聯網設計方法,幫助合作夥伴降低打造晶片的成本和開發時間

Corstone-320:全新物聯網參考設計平台加速語音、音訊和視覺系統的部署

Arm Corstone-320物聯網參考設計平台整合了Arm最高效能的Cortex-M CPU—Cortex-M85、Mali-C55 ISP和全新的Ethos-U85 NPU,為語音、音訊和視覺等普遍的邊緣AI應用提供所需的效能,例如即時圖像分類和目標識別,或在智慧音箱上啟用具有自然語言翻譯功能的語音助理。該參考設計平台涵蓋了軟體、工具和支援,其中包括Arm虛擬硬體。該平台結合軟硬體的特性,將使開發人員能夠在物理晶片就緒前便開始軟體開發工作,進而加速推進產品進程,為日益複雜的邊緣AI裝置縮短上市時間。

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