Arm 稍早宣布推出 Arm Project Trillium 機器學習運算平台與相關的 IP ，強調其 IP 套件具備高度的擴充性，能夠提供包括機器學習( ML )與神經網路 ( NN )功能，當前先以行動裝置的應用處理器為第一步，預計接下來將會把技術拓展到包括感測器、智慧揚聲器、家庭娛樂等領域； Project Trillium 是專為處理機器學習與神經網路的處理器，強調相較透過 CPU 、 GPU 結合加速器的異構運算更具效率，同時效能也超越傳統的 DSP 可編程邏輯。 Project Trillium 套件包括 Arm 機器學習處理器， Arm 物件偵測處理器兩項 IP ，以及 Arm 神經網路軟體等。
Arm Project Trillium 套件當中的 Arm 機器學習處理器可提供每秒 4.6 TOPs 的運算效能，同時標榜搭配智慧資料管理，在真實使用環境下能夠使有效處理量進一步提升 2 到 4 倍，且每瓦效能達到 3 TOPs/W ，對比使用異構運算更節能；此外在當前機器學習與神經網路最常使用的視覺領域，套件當中也提供 Arm 物件偵測處理器，專為處理影像中辨識人物與物件所設計，可說是專為機器視覺所設計的加速器，強調每 Frame 的物件量幾乎不受限制，在 Full HD 影像可達到即時處理 60fps 影像，並標榜對比傳統 DSP 可提供超過 80 倍的效率，相較先前 Arm 的技術也提升偵測品質。當然也強調結合 Arm 機器學習處理器與 Arm 物件偵測處理器，能在行動裝置實現低功耗、高解析、高細節的人臉辨識。
而 Arm 神經網路軟體可搭配 Arm Compute Library及CMSIS-NN 共同使用，能針對神經網路最佳化，當然也可支援包括 TensorFlow、Caffe 與 Android NN 等框架，以及與 Arm 全系列 Cortex CPU 、 Mali GPU 等進行連結，透過異構運算方式進一步擴充性能。
Arm Project Trillium 機器學習運算平台套件將在今年四月提供早期預覽版本，預計 2018 年中全面上市。
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