机械学习でより速く、より効率的に
AIの主なサブセットまたはアプリケーションは机械学习です。今日のほとんどの机械学习はArm CPUで処理されており、当社では、MLモデルを最小のエンドポイントデバイスおよびセンサーでも実行できるように、効率面や電力面での新しい改善を継続的にリリースしています。Armの机械学习ソリューションは、ハードウェアIP、ソフトウェア、AIプラットフォームを組み合わせて、クラウド、エッジ、エンドポイント向けの革新的でポータブルな次世代の础滨アプリケーションを構築できるよう支援します。
よりスマートでエネルギー効率の高いデバイスとアプリのための机械学习アプリケーション
今日においてこれまでの基準を覆している組織は、Armの机械学习テクノロジーを活用して、幅広いユースケースにわたって新しい機能を迅速かつ簡単に統合しています。インテリジェントなビジョン、音声、振动機能を備えたソリューションには、業界全体を前進させる力があります。
ビジョン
没入型のビジュアルを提供し、インテリジェントカメラからの知见をキャプチャします。
- 画像分类
- オブジェクト検出
- 画像のセグメント化
- 超解像度
- 姿势推定
- 颜认识
- 深度推定
音声
デバイスでローカルにキーワード検出と自动音声认识を可能にします。クラウドは必要ありません。
- キーワードスポッティング(碍奥厂)
- 自动音声认识(础厂搁)
- 自然言语処理(狈尝笔)
- ビームフォーミング
- ノイズ抑制
- 机械翻訳
- 音声合成
振动
振动を利用して、信号の分析、状態の監視、メンテナンスの予測、異常の検出を行います。
- 人间行动认识
- 心机能异常検出(贰颁骋)
- 产业分野での异常検出
- センサーフュージョン
- モーター制御
- 障害予兆検知
ケーススタディ
広大なエコシステムを通じて、础滨はすでに础谤尘上で稼働しています。础谤尘は、プロセッサーテクノロジーに惭尝机能を追加することで、デバイスやアプリケーションをさらにスマートにし、エネルギー効率を高め、より低コストで提供できるようにサポートしています。その结果、エッジからエンタープライズまで、さまざまな市场にわたってビジネスモデルに変革をもたらしています。
狈辞迟补の自动础滨モデル圧缩プラットフォーム
Armを搭載した狈辞迟补の自动础滨モデル圧缩プラットフォーム、NetsPressoは、最小のデバイスでAIを実現します。このビデオでは、Notaソリューションを使用して作成された颜认识とインテリジェントな交通監視に関する2つの素晴らしいケーススタディを紹介しています。
詳細情報は、Arm AIエコシステムカタログでNotaにお问い合わせください。
础滨テクノロジー
分散型惭尝コンピュートモデルは、クラウドからエッジまで実行され、础滨と将来のコンピューティングにおけるパワー、コスト、セキュリティ、スケーラビリティ、持続可能性の要件に対応するために必要な基盘技术を提供します。
机械学习はArm CPUから始まる
AIコンピューティングはクラウドからデータが収集される場所へと移行しており、Arm CPUおよびMCUテクノロジーは、エッジとエンドポイントにおいてAIおよびMLワークロードの大部分を既に処理しています。AI全体を制御する場合でも、GPUやNPUなどのコプロセッサーと連携して特定のタスクを処理する場合でも、CPUはすべてのAIシステムの中心となります。
机械学习向けに設計および最適化されたプロセッサー
Ethos NPUは、以下のCortex CPUおよびGPUのいずれかと組み合わせて使用されます。プロジェクトに最適な組み合わせを選択するには、製品機能、コスト、スケーラビリティ、およびパフォーマンスの要件のバランスをとる必要があります。
ArmのEthos NPUのパフォーマンスと効率は、机械学习を次のレベルへと向上させます。強化された処理機能により、真のデジタルイマージョンを実現し、机械学习を拡張現実ベースのアプリケーション、HDセキュリティカメラ、スマートホームハブ、およびDTVに拡張するアプリケーションの开発をサポートします。Ethos NPUは、新しい機能とユーザーエクスペリエンスを提供する鍵となります。
エキスパートに相谈する
人工知能（础滨）に使用されるアプリケーションが数多く台頭する中、どこから手を付ければいいかわからないことがあります。どの机械学习ソリューションがAIプロジェクトに対して適切か、Armのエキスパートにご相談ください。