ARM не довольствуется предлагаемыми проектами процессоров, которые готовы к ИИ. Компания представила Project Trillium, сочетание компонентов аппаратного и программного обеспечения, специально разработанных для ускорения технологий, связанных с ИИ, таких как машинное обучение и нейронные сети. Основные моменты, как обычно, - это чипы: ARM ML обещает быть намного более эффективным для машинного обучения, чем обычный процессор или графический чип, в два-четыре раза превышающий реальную пропускную способность.

ARM OD, тем временем, изучит все об обнаружении объектов. Он может определять «практически неограниченные» предметы в режиме реального времени со скоростью 1080p и 60 кадров в секунду и фокусируется на людях в частности - помимо распознавания лиц, он может обнаруживать лица, позы и жесты.

Программный компонент ARM NN служит промежуточным звеном для нейронных сетей, таких как процессоры TensorFlow от Google и ARM.

Пройдет время, пока мы не увидим эту технологию в действии. ARM не предлагает предварительные просмотры до апреля, с более широкой доступностью в середине 2018 года. И помните, что ARM фактически не разрабатывает готовые фишки. Qualcomm, Samsung и другие компании должны перевести эти формулы в настоящие продукты.

Цель, однако, очевидна: ARM хочет больше устройств, которые могут выполнять задачи ИИ локально, а не в зависимости от облачного помощника, такого как Alexa, Google Assistant или Siri. Компания также ожидает, что Project Trillium расширится за пределы мобильных устройств, включив в нее домашний кинотеатр, умные динамики и другие категории, где ИИ может пригодиться.