Armは、機械学習推論プロセッサ向けの新IPのリリースを発表しました。これにより、低予算からハイエンドまで、あらゆる市場セグメントをカバーできるようになります。また、Valhallアーキテクチャをベースとした新しいハイエンドGPU IP設計と、小型デバイス向けの高効率ディスプレイプロセッサも発表しました。
Armの新しいマスマーケット向けGPU IPであるMali-G57は、前世代のMali-G52と比較して30%の性能向上を実現しています。Mali-G52レベルの性能を想定した場合、チップ効率も30%向上しています。また、このGPUはVR向けのフォービエイテッドレンダリングをサポートし、より複雑なxRワークロード向けにデバイス上での機械学習性能を60%向上させています。
新しいMali-D37は、Arm社で最も面積効率の高いディスプレイプロセッサです。16nmプロセスを採用し、1mm²未満の面積で構成可能です。このプロセッサは、フルHDおよび2K解像度に最適化されています。
Armによると、ディスプレイ駆動にGPUではなくMali-D37を使用することで、最大30%のシステム電力削減が可能になるという。この新しいディスプレイプロセッサは、Assertive Display 5（ディスプレイの照明を管理するArmのソリューション）と組み合わせることで、HDRとSDRの混合合成など、より高機能なMali-D71ディスプレイプロセッサの主要機能も備えている。
ArmのEthos-N57とEthos-N37ニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）は、ミッドレンジおよび低価格帯のデバイス向けの専用機械学習推論プロセッサです。これらは、よりプレミアムで高性能なArm「MLプロセッサ」のリリースに続くもので、現在Ethos-N77にブランド名が変更されています。
Ethos-N77 ML プロセッサは 1 秒あたり 4 兆演算 (TOPS) 以上のパフォーマンス レベルを実現するように設計されており、Ethos-N57 は 2 TOPS の範囲をカバーし、Ethos-N37 は 1 TOPS の範囲に最適化されています。
Armによると、Ethos-N57 NPUはパフォーマンスと消費電力のバランスを実現することを目的としており、Ethos-N37 NPUはチップダイのフットプリント（1mm²未満）を最小限に抑えることを目的としています。これらのプロセッサのパフォーマンスは、Armの顧客ニーズ、および特定のデバイスの放熱性能と消費電力に応じて、若干上下に調整可能です。
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新しい ML プロセッサは、INT16 および INT8 データ型に最適化されており、従来の手法に比べて浮動小数点乗算の回数を大幅に削減できる Winograd アルゴリズムを使用することで、他の NPU と比較して 200% のパフォーマンス向上を実現できます。
ここ数年、スマートフォンにおける機械学習推論プロセッサの急速な普及が見られてきました。CPUやGPUと比較すると、これらのプロセッサは特定のタスクにおいてパフォーマンスとエネルギー効率を大幅に向上させます。
これらのタスクには、計算写真、音声分析、デバイスの特定の側面のスマートなパーソナライゼーション（バッテリー寿命を節約するためにしばらく使用されていないアプリを一時停止または終了するなど）、およびユーザーに「インテリジェントな推奨事項」を提供するために誰かのデータセンターで分析する必要があるその他のすべてのタスクが含まれます。
デバイスにこのようなチップを搭載する利点は、データの分析を第三者に頼る必要がなく、結果を受け取るために良好なインターネット接続も必要ないことです。また、分析のためにデータを共有する必要がないため、データはデバイス上でプライバシーが保護されます。
デバイスはデータを送受信する必要がないため、クラウドでデータを分析するのではなく、デバイス上の推論チップを使用すると、エクスペリエンスが向上し、デバイスのバッテリー寿命も長くなります。
Arm は現在、あらゆる市場セグメント向けに機械学習プロセッサ IP をリリースすることでこのトレンドを活用し、各デバイスが独自の推論プロセッサを搭載して出荷できるようにしたいと考えています。
