邁向一兆台連網裝置世界的腳步持續加快,但在此之前,必須找到讓數量可觀但功能受限的裝置,能有效擴充運算能力,並在距離網路最遠的終端處運作。一旦提高這些裝置的運算能力,將立即為開發者開啟龐大的機會,能直接針對這些裝置撰寫機器學習(ML)程式,且在本機端就能自主制定決策。這不僅提高資料安全性,還能降低連網的耗電、延遲,以及頻寬使用量。

為此Arm推出Arm Helium技術,藉由針對Arm Cortex-M系列處理器打造的M-Profile Vector Extension向量擴充方案,讓在Arm TrustZone安全基礎上運行的Armv8.1-M架構能夠提高運算效能。Helium技術將為未來Arm Cortex-M處理器提供達15倍的機器學習效能以及提升5倍的訊號處理效能,讓夥伴廠商得以發掘眾多新市場商機,這些市場以往因效能方面的阻礙,使得低成本節能型元件的用途受到極大限制。

先進的數位訊號處理(DSP)現已透過 Arm Neon 技術擴展至更多Cortex-A架構元件。針對功能受限的應用,Arm亦在旗下較高效能的Cortex-M處理器(包括Cortex-M4、Cortex-M7、Cortex-M33以及Cortex-M35P)加入DSP擴充方案。兩種技術都可用來加速特定應用的機器學習運算。

針對功能受到最多限制的嵌入式系統,能源效率是最優先考量的因素,其採用的解決方案以往都是用一顆Cortex處理器搭配SoC晶片內的DSP處理器,然而這種作法也增加硬體與軟體設計的複雜度。由於希望在這些裝置上納入更多機器學習功能,使得現有的SoC開發難題變得更加艱鉅,因而需要更高深的專業技術才能運用不同的工具鏈、撰寫程式、除錯,以及運作於各種複雜的專利式安全解決方案。

Armv8.1-M 與Helium的組合能克服上述這些難題,不僅帶來即時控制程式碼、機器學習與DSP執行能力,而且效率絲毫不減。這讓數百萬軟體開發者得以運作各種DSP功能,安全無虞地擴展各種智慧程式到種類更廣泛的裝置,強化對三種關鍵類別新興應用的支援:震動與動態、語音與聲音,以及視覺與影像處理。這些新一代基於搭載Helium技術的Cortex-M架構SoC將改進未來各種裝置的使用者經驗,包括感測器中樞設備(sensor hub)、穿戴裝置、音效裝置、工業應用等。