ARM Trillium Project: ARM ML e ARM OD per il machine learning

ARM Trillium Project è molto più di un'idea. È un progetto che, servendosi dei nuovi processori ARM ML e ARM OD, porterà "machine learning" su tutti i dispositivi ARM-based come smartphone, speaker, videosorveglianza, auto a guida autonoma, datacenter e così via.

ARM ha svelato due nuove categorie di processori, sviluppati per portare il "machine learning" su dispositivi a bassa potenza senza dover interpellare un cloud server: ARM ML (Machine Learning) Processor è un chip progettato per dotare qualsiasi dispositivo di "apprendimento automatico", mentre ARM OD (Object Detection) Processor è pensato specificamente per il rilevamento/riconoscimento avanzato di oggetti.

Entrambi fanno parte di uno studio più grande ed articolato, chiamato Trillium Project che prevede componenti hardware e soluzioni software per integrare funzionalità di intelligenza artificiale su dispositivi con processori ARM tra cui smartphone, speaker, videocamera di sorveglianza, auto a guida autonoma e datacenter.

ARM descrive Project Trillium come "una nuova suite di ARM IP" (dove IP sta per proprietà intellettuale), perché non è soltanto una questione di nuovi chip: ci sono già dispositivi ARM-based che utilizzato il machine learning (vari gadget IoT, videocamere di sicurezza, altoparlanti...). E i produttori potranno continuare ad adottare questi chip ARM, come i Cortex-M, Cortex-A75 e Mali-G72, per implementare meccanismi di intelligenza artificiale nei propri terminali.

Il nuovo hardware però è molto più interessante: la società inglese sostiene che il processore ARM ML possa gestire 4.6 trilioni di operazioni al secondo con un consumo di energia inferiore a 2W, mentre ARM OD può elaborare video Full HD a 60fps rilevando singoli oggetti grandi solo 50 × 60 pixel, posture, direzioni degli occhi e traiettorie tra gli oggetti presenti nella scena inquadrata. Ci vorrà qualche anno prima di iniziare a vedere dispositivi "intelligenti" con questi chip ARM sul mercato, ma è certo che i nuovi progetti saranno pronti per metà 2018. L'hardware invece potrebbe essere ultimato tra la fine di quest'anno e l'inizio del 2019.

Trillium è certamente interessante, ma è arrivato un po' troppo tardi: gli altri chip maker non hanno aspettato ARM per aggiungere intelligenza artificiale, deep learning e machine learning sui propri progetti ARM-based. Aziende come Apple, Qualcomm, Huawei, Imagination e Rockchip hanno già introdotto sul mercato processori con funzionalità di rete neurale/IA dedicate nell'ultimo anno. Quindi, perché dovrebbero scegliere ARM OD e ARM ML?

È ancora troppo presto per dare una risposta a questa domanda, ma seguiremo lo sviluppo di questi processori per saperne di più. Qui trovate la pagina ufficiale di presentazione di Project Trillium per maggiori dettagli.