NEWSBYTE半导体专家Arm本周在加利福尼亚州库比蒂诺举行的年度Hot Chips会议上首次推出其第一代机器学习处理器。

Trillium架构将开源技术中的功能，地图压缩，可编程性和低功耗操作结合在一起，一些分析师认为，这可能会给那些主要涉及这些领域的设备制造商带来问题。

总部位于剑桥的英国公司(现为SoftBank的大部分股权​​公司)的技术总监伊恩·布拉特(Ian Bratt)在Hot Chips发表讲话时表示，目标是创造一种通用的高规格芯片数据中心或连接的设备，例如自动驾驶车辆。

“我们可以看到GPU，CPU和DSP如何被用于机器学习，但我们开始看到我们如何能够明显地利用这些技术，”他说。

“我们可以利用围绕控制和可编程性的CPU技术以及GPU中的数据压缩，数据移动和算术密度等方面的技术，所有这些都可以提高DSP和开源软件堆栈的效率。”

该处理器汇集了16个SRAM片，MAC和DMA引擎，以及Arm自己的Cortex技术来控制芯片，以及静态调度 – 无需缓存 – 高效处理，带宽减少机制，低能耗和内置灵活性。

可编程