本文摘要：Arm宣告了“Arm氦气技术”，目的为大于的嵌入式设备获取强化的机器学习和信号处理。针对ArmCortex－M系列处理器。 他们设计了M－Profile矢量拓展（MVE），并在ArmTrustZone的安全性基础上，提升了Armv8．1－M架构的计算出来性能。根据Arm公司的众说纷纭，氦气将为Arm公司未来的Cortex－M处理器获取15倍以上的ML性能和5倍的信号处理能力。先进设备的数字信号处理（DSP）可通过Arm氖技术在更加非常丰富的基于Cortex－A的设备中构建。
Arm宣告了“Arm氦气技术”，目的为大于的嵌入式设备获取强化的机器学习和信号处理。针对ArmCortex－M系列处理器。
他们设计了M－Profile矢量拓展（MVE），并在ArmTrustZone的安全性基础上，提升了Armv8．1－M架构的计算出来性能。根据Arm公司的众说纷纭，氦气将为Arm公司未来的Cortex－M处理器获取15倍以上的ML性能和5倍的信号处理能力。先进设备的数字信号处理（DSP）可通过Arm氖技术在更加非常丰富的基于Cortex－A的设备中构建。对于更加有限的应用程序，Arm还在其性能更高的Cortex－M处理器（Cortex－M4、Cortex－M7、Cortex－M33和Cortex－M35P）中加到了DSP拓展。
这两种技术都可以用在某些应用程序中加快ML计算出来。对于以能效为优先考虑到的最受约束的嵌入式系统，历年来的解决方案是将Cortex处理器与SoCs中的DSP耦合，这减少了硬件和软件设计的复杂性。通过交付给实时控制代码、ML和DSP继续执行而不影响效率，他们设计了用于氦气的Armv8．1－M来避免这些挑战。
其理念是，它将为软件开发人员获取安全性拓展智能应用程序的能力，这些应用程序可以在更加普遍的设备上利用DSP功能。这应当需要强化对横跨三个关键类别的新兴应用程序的反对；振动，运动，声音，以及视觉与图像处理。
期望这将提高未来设备的用户体验，如传感器集线器、可穿着设备、音频设备和工业应用于，这些设备由基于Cortex－M和氦气技术的下一代SoCs驱动。由于Helium的统一工具链、库和模型，软件开发将显得更为非常简单。
氦工具链还包括Arm研发工作室，还包括ArmKeilMDK、Arm模型（开发人员可以立刻取得用作代码建模的模型）和各种软件库，还包括CMSIS－DSP和CMSIS－NN。对于信号处理应用程序，Arm通过避免对专用DSP或功能加速器的市场需求，并避免了另一层设计复杂性，修改了这一过程。Arm的合作伙伴AudioAnalytic很早已认识到了这些新的拓展。据该公司称之为，在基于新的Armv8．1－M架构的芯片上运营时，其声音辨识软件（ai3）现在将最少慢50％。
AudioAnalytic首席执行官兼任创始人克里斯·米切尔博士（DrChrisMitchell）在对这一产品公开发表评论时说：“像声音辨识这样的高级人工智能产品，在前沿市场的市场需求十分大。”主要是因为云基础设施十分便宜，而且基于边缘的处置为最终用户获取了隐私方面的益处。
现在，好在了Arm，消费者和物联网设备可以以更加较低的功耗和成本获取极强的人工智能。最后的结果是需要在设备上加装更好的功能，或者需要在AA电池上获取人工智能。
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