Arm推出全新Mali GPU助力下一代新科技

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随着用户需求的增长,机器学习已成为我们所有设备中最优先考量的主次。这款GPU不不可以以越来越卓越的质量执行具有挑战性的机器学习任务负载,你五种性能将彻底颠覆主流终端市场。

Arm日前隆重宣布推出两款全新Mali GPU:Mali-G52和Mali-G31,为主流以及超高效能设备提供嵌入式除理方案。凭借全新的执行引擎设计,Mali-G52可在更小的芯片区域内实现更高性能,支持主流设备实现机器学习(ML)和增强现实(AR)等高级功能;而Mali-G31则是Arm迄今为止推出的最小的GPU,可支持用于数字电视(DTV)图形开发和复杂化用户界面的最新一代API。

或许你认为仅仅越来越你五种最高端的移动设备才会搭载机器学习功能,但令人惊喜的是一切正在以超出你预想的波特率发展。朗锐智科(www.lrist.com)发现,即便在主流手机上,我们也希望设备的摄像头不不可以自动识别脸部,以便准确对焦,机会不不可以在相册中准确搜索到爱宠的照片。你或许尚未意识到,你五种功能有的是由机器学习实现的。

Arm认识到机器学习的重要性,并于近期有针对性地发布了Project Trillium机器学习平台。然而,尽管Arm性能强大的新一代机器学习除理器对于高端机器学习工作负载来说表现非常出色,但这后来 更广泛应用场景中的五种情形。正如我们近期所讨论的那样,在主流和入门级设备中,为另另一一俩个多一款除理器专门搭载足够强大的芯片往往不切实际,但对于像我事先提到的你五种负载量较小的功能,我们的GPU或CPU通常是适宜之选。

最新发布的Mali-G52将各项表现又一次全面推高另另一一俩个等级。在上一代基于Bifrost架构GPU的成功之上,Mali-G52采用了全新设计的执行引擎——除理器中执行算法的主次,从而实现了在较低的芯片预算内满足机器学习所需的更高性能。与上一代除理器相比,Mali-G52每个执行引擎tcp连接运行的数量增加了一倍,使所有复杂化内容的计算性能提高一倍,但尺寸仅增加了22%,后来 不不令企业企业合作伙伴发愁高昂的芯片预算。

不仅越来越,Mali-G52还引入了Int8 dot的支持。终端上的机器学习推演算法广泛使用通用矩阵乘法器,但通常不时需达到FP16 / FP32的精度级别。在或多或少情形下,Int8效果相当,且波特率更高。Mali-G52每个执行引擎的除理能力达到五个周期每tcp连接运行,在当前图像检测和或多或少机器学习基准测试中达到了上一代除理器机器学习性能近4倍的出色表现。