Project Trillium, il machine learning secondo ARM

ARM ha annunciato una nuova piattaforma per il machine learning, denominata Project Trillium, che verrà utilizzata nei futuri dispositivi per l’esecuzione locale di alcune operazioni, senza ricorrere al cloud. I principali componenti sono tre, due hardware e uno software. Si tratta del processore ARM ML che esegue le applicazioni IA, del processore ARM OD per il riconoscimento degli oggetti e del software ARM NN che permette di effettuare il porting dei framework esistenti su chip ARM.

Le funzionalità basata sul machine learning vengono oggi sfruttate soprattutto dalle fotocamere degli smartphone. Dato che la maggior parte dei calcoli avviene sul cloud si verifica un consumo eccessivo di banda e un incremento della latenza. Per risolvere questi problemi, Huawei ha integrato una NPU (Neural Processing Unit) nel suo Kirin 970. Un simile approccio è stato scelto da ARM con la sua piattaforma Project Trillium. I primi processori verranno utilizzati nei dispositivi mobile, ma in futuro troveranno posto anche in smart speaker, droni e altri prodotti “intelligenti”.

Il processore ML consente di elaborare in maniera efficiente i modelli di rete neurale, grazie alla sua architettura scalabile e ai ridotti consumi. Il chip è in grado di eseguire oltre 4,6 trilioni di operazioni al secondo, consumando solo 1,5 Watt. È quindi la soluzione ideale per dispositivi con vincoli di termici, come smartphone e tablet. Il processore OD è stato progettato per l’identificazione di oggetti in tempo reale ad una risoluzione full HD a 60 fps. Può inoltre rilevare la direzione in cui una persona rivolge lo sguardo. È quindi particolarmente adatto alle smart camera di sicurezza.

Il processore OD sarà disponibile entro marzo, mentre il processore ML verrà consegnato ai partner entro metà 2018. I primi dispositivi basati sulla piattaforma Project Trillium arriveranno sul mercato nel 2019.