Internet des Objets : ARM étend les capacités des terminaux connectés
ARM vient d’incorporer dans ses processeurs à architecture Cortex-M des instructions de traitement de réseaux neuronaux destinées aux applications de terminaux pour l'Internet des Objets (IdO). Ces capacités d'apprentissage automatique (ou machine learning) leur permettront de reconnaître des mots ou des expressions vocales sans avoir à recourir aux ressources du nuage ou à de puissants serveurs...
ARM vient d’incorporer dans ses processeurs à architecture Cortex-M des instructions de traitement de réseaux neuronaux destinées aux applications de terminaux pour l'Internet des Objets (IdO). Ces capacités d'apprentissage automatique (ou machine learning) permettront aux terminaux périphériques de reconnaître un sous-ensemble limité de mots ou d'expressions vocales sans avoir à recourir aux ressources du nuage ou à de puissants serveurs. Les réseaux obtenus bénéficieront d'une plus grande sécurité des données, mais aussi d'une réduction de la consommation d'énergie, du temps de latence et de la bande passante utilisée.
Ces extensions vectorielles (MVE – M-Profile Vector Extensions) ont été introduites dans la technologie « Helium » et fonctionnent de manière similaire aux extensions Neon SIMD (Single-Instruction Multiple-Data) des cœurs Cortex-A. Helium a été spécifiquement conçue pour assurer un traitement du signal efficace pour les petits processeurs, mais aussi apporter un certain nombre de fonctions architecturales inédites et renforcer significativement les performances d'apprentissage automatique et de traitement numérique du signal.
Outre le jeu d'instructions standard Armv8-M à 32 bits, ces nouvelles fonctions offrent un traitement vectoriel sur 128 bits en longueur fixe et des capacités arithmétiques accrues. ARM affirme que la technologie Helium permet de multiplier par 15 les performances d'apprentissage automatique et par 5 le traitement du signal sur ses futurs processeurs Cortex-M.
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