隨著人工智能 （AI） 在我們的日常生活中繼續(xù)發(fā)揮更大的影響力和影響，該領(lǐng)域正在從基于云的推理遷移到邊緣和端點(diǎn)推理?；谶吘壍耐评頌楦鞣N物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備帶來(lái)智能，使數(shù)據(jù)能夠在本地處理并實(shí)時(shí)做出決策，同時(shí)提高數(shù)據(jù)隱私和安全性。

Arm 的 Ethos NPU 如何增強(qiáng)邊緣和端點(diǎn)的 AI 性能？

多年來(lái)，Arm 一直在開(kāi)發(fā)邊緣 AI 加速器，以支持對(duì)邊緣和端點(diǎn)推理工作負(fù)載日益增長(zhǎng)的需求。通過(guò) Arm 的 Ethos-U55 和 Ethos-U65 NPU，我們推出了兩款非常成功的產(chǎn)品，為邊緣和端點(diǎn)的 AI 應(yīng)用帶來(lái)了高性能、高能效的解決方案。

Ethos-U55 部署在許多基于 Cortex-M 的異構(gòu)系統(tǒng)中。Ethos-U65 將 Ethos-U 系列的適用性擴(kuò)展到基于 Cortex-A 的系統(tǒng)，同時(shí)提供兩倍的設(shè)備端機(jī)器學(xué)習(xí) （ML） 性能。這兩款產(chǎn)品都提供了統(tǒng)一的工具鏈，便于開(kāi)發(fā)和支持常見(jiàn)的 ML 網(wǎng)絡(luò)操作，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （RNN）。

Transformer 架構(gòu)對(duì) AI 開(kāi)發(fā)有何影響？

Transformer 架構(gòu)于 2017 年推出，徹底改變了生成式 AI，并成為許多新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的首選架構(gòu)?；?Transformer 的模型可以使用注意力機(jī)制處理順序數(shù)據(jù)，并在許多 AI 任務(wù)中取得了最先進(jìn)的結(jié)果，例如機(jī)器翻譯、自然語(yǔ)言理解、語(yǔ)音識(shí)別、分割和圖像字幕。

這些模型可以進(jìn)行調(diào)整和壓縮，以便在邊緣設(shè)備上高效運(yùn)行，而不會(huì)對(duì)準(zhǔn)確性造成太大影響，并在許多邊緣和端點(diǎn)用例中展示最先進(jìn)的進(jìn)步。

Ethos-U85 NPU 在邊緣和端點(diǎn)工作負(fù)載方面的主要優(yōu)勢(shì)是什么？

在我們之前的 Ethos-U 系列 NPU 成功的基礎(chǔ)上，我們推出了一款新產(chǎn)品 Ethos-U85。這帶來(lái)了一個(gè)加速器，其特點(diǎn)是具有與以前的 Ethos-U NPU 相同的高性能、節(jié)能理念，同時(shí)使用基于 Transformer 的網(wǎng)絡(luò)在邊緣和端點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)當(dāng)前和即將到來(lái)的工作負(fù)載。

Ethos-U85 是 Arm Ethos-U 產(chǎn)品線的第三代 NPU，也是迄今為止性能最高、能效最高的 Ethos NPU。與前代產(chǎn)品相比，它的性能提升了 4 倍，能效提高了 20%，在流行網(wǎng)絡(luò)上的利用率高達(dá) 85%。這解決了物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的需求，在這些應(yīng)用中，我們看到更高的性能需求，例如工廠自動(dòng)化和商用或智能家居攝像頭。它還設(shè)計(jì)用于與 Cortex-M 以及基于 Cortex-A 的系統(tǒng)一起運(yùn)行，并可承受高 DRAM 延遲。

Ethos-U85 的一些主要功能包括：

支持從 128 到 2048 MAC/周期的配置 – 256 GOPS/s 到 4 TOP/s（1GHz）。

支持 int8 權(quán)重和 int8 或 int16 激活。

支持 transformer 架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，以及 CNN 和 RNN。

硬件原生支持 2/4 稀疏性，吞吐量翻倍。

29 至 267 KB 的內(nèi)部 SRAM 和多達(dá) 6 個(gè) 128 位 AXI5 接口。

支持重量壓縮，具有標(biāo)準(zhǔn)和快速重量解碼器。

支持?jǐn)U展壓縮。

除了目前 Ethos-U55 和 U65 支持的算子外，Ethos-U85 還將通過(guò)支持 TRANSPOSE、GATHER、MATMUL、RESIZE BILINEAR 和 ARGMAX 等操作，為轉(zhuǎn)換器網(wǎng)絡(luò)和 DeeplabV3 語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)提供原生硬件支持。

Ethos-U85 還支持元素運(yùn)算符鏈接。鏈接將元素運(yùn)算與先前運(yùn)算相結(jié)合，使SRAM不必寫(xiě)入然后讀取中間張量。這可以通過(guò)減少需要在 NPU 和內(nèi)存之間傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量來(lái)提高 NPU 的效率。與 Ethos-U65 相比，鏈?zhǔn)?Ethos-U85 中幾個(gè)改進(jìn)的效率功能之一，此外還有快速權(quán)重解碼器、改進(jìn)的 MAC 陣列的電源效率和改進(jìn)的元素效率。

Ethos-U85 系統(tǒng)配置

Ethos-U85 可用于與 Ethos-U55 和 Ethos-U65 相同的系統(tǒng)配置流程，我們正在引入從基于 Cortex-A 的系統(tǒng)直接驅(qū)動(dòng) Ethos-U85 的功能。

Ethos-U85 還將支持與之前的 Ethos-U 系列產(chǎn)品建立的相同軟件工具鏈，該系列使用 TFLmicro 運(yùn)行時(shí)。這將擴(kuò)展已經(jīng)使用Cortex-A/Cortex-M和Ethos-U55/Ethos-U65的系統(tǒng)進(jìn)行投資的價(jià)值，因?yàn)镋thos-U85在此基礎(chǔ)上構(gòu)建并利用該價(jià)值來(lái)實(shí)現(xiàn)基于變壓器網(wǎng)絡(luò)的更廣泛的用例。將來(lái)，我們希望啟用對(duì) ExecuTorch 的支持，這是邊緣設(shè)備的 PyTorch 運(yùn)行時(shí)。

Ethos-U85 支持的算子將在 NPU 本身上加速，而如果有任何不支持的特殊算子，那么其中一些可以在使用 CMSIS-NN 的基于 Cortex-M 的系統(tǒng)上加速。例如，在 tinyLlama 的情況下，該模型完全映射到 Ethos-U85，沒(méi)有將操作員回退到 CPU。

最后，作為 Corstone-320 的一部分，Ethos-U85 構(gòu)建在我們最新的物聯(lián)網(wǎng)參考設(shè)計(jì)平臺(tái)的核心。這有助于在各種基于 AI 的物聯(lián)網(wǎng)解決方案中加速高性能片上系統(tǒng) （SoC） 的開(kāi)發(fā)和部署。

在邊緣釋放所有 AI 功能

Ethos-U85 將帶來(lái)在邊緣和端點(diǎn)設(shè)備上執(zhí)行許多最先進(jìn)的 AI 功能所需的計(jì)算能力。隨著人工智能世界的發(fā)展，我們的合作伙伴將擁有可靠、高效和高性能的基于 Ethos-U 的解決方案。我們希望看到 Ethos-U85 部署在新興的邊緣 AI 用例中，例如智能家居、零售或工業(yè)環(huán)境中，這些領(lǐng)域需要支持最新 AI 框架的更高性能計(jì)算。

在 Arm，我們?yōu)槟軌驗(yàn)槲覀兊暮献骰锇楹蜕鷳B(tài)系統(tǒng)提供尖端的硬件和軟件解決方案而感到自豪。借助 Ethos-U85，我們正在打開(kāi)一個(gè)充滿邊緣和基于端點(diǎn)的 AI 推理用例的可能性世界，這些用例將改變世界。隨著我們繼續(xù)在 Arm 上構(gòu)建邊緣 AI 的未來(lái)，Arm 正在將邊緣 AI 創(chuàng)新提升到一個(gè)新的水平。

在此處了解有關(guān) Arm Ethos-U85 的更多信息。

作者： Parag Beeraka，物聯(lián)網(wǎng)細(xì)分市場(chǎng)高級(jí)總監(jiān)手臂

審核編輯 黃宇