ARM Mail-G72
組み込みAIを加速させるARMの画像処理プロセッサ
ARMが高精細画像処理や機械学習に適したハイエンドの画像処理プロセッサ「ARM Mali-C72」を発表した。機械学習については既存製品比で「効率性を17%向上」させる。
ARMがモバイル機器における高精細画像処理や機械学習に適したハイエンドの画像処理プロセッサ(ISP:Image Signal Processor)「ARM Mali-C72」を発表した。既存「Mali-C71」と同じくBifrostアーキテクチャを採用するが、演算実行最適化とキャッシュの拡大によって、Mali-C71比でパフォーマンスを1.4倍に向上(同社)させている。
Mali-C71から採用されたBifrostアーキテクチャはGPUの実行モデルを変更し、よりモバイル環境での実効性能を求めたものだ。C72ではタイルバッファメモリを拡大したほか、データパスのバランス調整によって命令の最適化を図り、「エネルギー小売りは25%、面積効率は20%改善」と実装面積と消費電力の双方を削減している。
機械学習の効率性を17%向上
機械学習の推論作業についても強化が図られている。ディープラーニングに代表される機械学習において、現在は「学習はクラウドやオンプレのサーバなど強大なコンピューティングパワーを持つところで行い、推論は即時性の高い判断が求められるエッジデバイス側で行う」というアプローチが主流になりつつあり、エッジデバイス(モバイルデバイス)における推論処理の重要性は増している。
Huaweiのスマートフォン「Mate 9」は機械学習のアルゴリズムを利用してユーザーの傾向を学習し、消費電力とパフォーマンスの優先順位を決定する機能を持つが、その中核はMali-C71(Mali-C71 MP8)が担っている。C72は機械学習処理に必要なデータ帯域処理を大幅に削減しており、C71比で「機械学習の効率性を17%向上」させるとしている。
C72と同時にCPU「ARM Cortex-A75」「ARM Cortex-A55」も発表されている。A75はシングルスレッド性能の向上、A55は専用命令の搭載などによって既存製品比で最大2.5倍の効率向上を果たした製品となる。ARMではパートナー各社との協力により、「今後5年間で1000億個のチップ出荷」を目指す計画だ。
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