Alors que ces derniers temps, la mode était plutôt aux NPU (Neural Processing Units), des puces prévues pour acélérer les calculs des algorithmes de Machine Learning (citons par exemple le Myriad X ou les Cabricon et, dans une moindre mesure, les tensor cores de la Titan V) ; ARM étudierait la piste d'un SoC (System-on-Chip, une puce comprenant un processeur mais aussi des composants annexes comme de la mémoire ou d'autres accélérateurs) complet dédié.

 

L'information provient d'une pré-publication conjointe entre ARM et l'université de Rochester (Etat de New York au pays de l'oncle Ben Sam). L'idée est loin d'être bête : l'architecture ARM est en effet à la pointe de la technologie pour ce qui concerne le rapport performance-consommation ; et justement ce point est crucial pour les centres de calcul (réduction du coût de fonctionnement) et les systèmes embarqués (moins de consommation pour une voiture autonome signifiant de facto plus d'autonomie).

 

arm soc neurones

Rassembler tout le monde au même endroit : simple, non ?

 

Par une alliance matérielo-logicielle, le but final serait de supporter la reconnaissance d'image en temps réel sur un flux en 1080p/60 fps, ce qui reste encore impossible de nos jours sur des systèmes embarqués. Pour ce faire, le projet comporterait un accélérateur de réseau de neurones convolutionnel (CNN), particulièrement utilisé en détection d'image, mais ce n'est pas là son innovation. En fait, ce NPU serait directement reliée au dernier niveau de cache (Last Level Cache ou LLC, actuellement le L2 chez ARM) via une interface à haute vitesse (environ 20 GB/s) et faible latence nommée Accelerator Coherency Port (ACP). D'autres composants permettant le décodage vidéeo et la liaison avec l'extérieur seraient également de la partie, mais reliés cette fois-ci par l'interconnect du CPU, plus lent, nommé DynamiQ sur les coeurs ARM actuels.

 

Bien qu'il ne s'agisse que d'un projet de recherche, les promesses sont grandes : des casques de VR/AR possédant des caractéristiques similaires à celles proposées chez Microsoft mais 100% autonomes pourraient raisonnablement voir le jour grâce à un tel produit ; sans compter les applications dans l'automobile ou la vidéosurveillance. A suivre avec attention !

 

 

 Un papier sur l'utilité d'accélérateurs matériels pour machine learning est sorti de chez ARM. 

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