Arm hat die Ethos-U85 NPU offiziell auf den Markt gebracht. Als fortschrittliches Produkt für Edge-KI ist der Ethos-U85 speziell für Bereiche wie industrielle Automatisierung und Videoüberwachung konzipiert und bietet eine viermal höhere Leistung als sein Vorgänger.
Der Ethos-U85 erreicht im Vergleich zu Vorgängermodellen eine um 20 % höhere Energieeffizienz und unterstützt gängige neuronale Netze mit einer Auslastung von 85 %. Seine Architektur passt sich an Systeme an, die auf Arm Cortex-M/A-Prozessorkernen basieren, und weist eine hohe Widerstandsfähigkeit gegenüber Speicherlatenz auf.
Die Ethos-U85 NPU unterstützt flexible Konfigurationen von 128 bis 2048 MAC-Einheiten und liefert bis zu 4 TOPs Rechenleistung bei einer maximalen Frequenz von 1 GHz.
Dieses NPU-Produkt nutzt die gleiche Toolchain wie Ethos-U55/65, was Entwicklern einen schnellen Einstieg ermöglicht und gleichzeitig gängige KI-Frameworks wie TensorFlow Lite und PyTorch unterstützt.
Zu den Pionieren bei der Einführung der Ethos-U85 NPU gehören Infineon und Alif Semiconductor (IT Home Hinweis: Letzteres wurde 2019 gegründet und war eines der ersten Unternehmen, das die Ethos-U55 einführte).
Darüber hinaus brachte Arm gleichzeitig die IoT-Referenzdesignplattform Corstone-320 auf den Markt, die die Cortex-M85-CPU, Mali-C55 IPS und Ethos-U85 NPU integriert, um leistungsstarke Leistung für Edge-KI-Anwendungen wie Audio und Vision zu liefern.
Die Corstone-320-Referenzdesignplattform integriert virtuelle Arm-Hardware und ermöglicht es Entwicklern, mit der Softwareentwicklung zu beginnen, bevor physische Chips fertiggestellt sind, wodurch die Markteinführungszeit-für Edge-KI-Geräte erheblich verkürzt wird.
Paul Williamson, Senior Vice President und General Manager der IoT-Geschäftseinheit von Arm, erklärte: „Während Edge-KI-Bereitstellungen weiter skalieren, sehen sich IC-Designer mit immer komplexeren Systemen und Software, schnell wachsenden Anforderungen an die KI-Leistung und einem dringenden Markteinführungsdruck konfrontiert.“ Gleichzeitig streben Softwareentwickler nach einer einheitlicheren und einfacheren Entwicklungserfahrung, um eine einfachere Integration in neue KI-Frameworks und -Bibliotheken zu ermöglichen. Die neuen Technologien von Arm erfüllen diese Anforderungen und beschleunigen die Einführung von Edge-KI-Implementierungen.“