Armは、マイクロコントローラ コア設計のCortex-Mラインナップに新たな機能を追加することで、接続デバイスやその他の低電力ハードウェアにAIを組み込むことを目指しています。
英国の半導体事業部は、機械学習（ML）とデジタル信号処理（DSP）機能を加速するHeliumベクトル処理拡張機能を備えた、同社最小かつ最もコスト効率の高いプロセッサと称賛されているCortex-M52を発表しました。
Arm は、顧客がこれらの機能を最大限に活用できるように、簡素化されたソフトウェア開発プラットフォームも販売しています。
最近では生成 AI などのツールが注目を集めていますが、Arm が想定している AI は比較的単純なアルゴリズムです。
ArmのIoT事業担当シニアバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーであるポール・ウィリアムソン氏は、「AIはどこにでもあります。しかし、IoTにおけるAIの可能性を実現するには、機械学習に最適化された処理を、最小かつ低消費電力のエンドポイントデバイスにもたらさなければなりません」と述べています。
同氏は、デジタル機器で生成・収集される膨大な量のデータから「インテリジェンス」を引き出すにはAIが極めて重要であり、より小型でコストに敏感な機器でこれが実現され、よりスマートで高機能になるだろうと述べた。
Arm の Cortex-M 製品は、ほとんどがシングルコアの 32 ビット設計で、小型、低消費電力、低コストに最適化されています。
ArmがCortex-M52に導入されると予想している一般的な機能としては、振動や異常の検出、センサーフュージョン（複数のセンサーからのデータを統合して精度を高める）、自然言語処理（NLP）を使用したキーワード検出などがあります。
Helium、またはMプロファイル・ベクター拡張（MVE）は、128ビット幅のレジスタサイズで動作する、150以上の追加のスカラー命令とベクター命令を備えています。Cortex-M55とCortex-M85コアがこのテクノロジを最初にサポートしましたが、番号からわかるように、Cortex-M52はこれらのコアよりも下位に位置します。
それでもArmは、Heliumの搭載により、専用のニューラルプロセッサ（NPU）を必要とせずに、DSP操作がCortex-M33などの前世代よりも2.7倍高速になり、MLパフォーマンスが最大5.6倍向上すると考えています。
ウィリアムソン氏は、前世代から移行することでパフォーマンスが向上するだけでなく、エネルギー効率も向上し、面積も 23 パーセント削減できることを顧客は理解すべきだと述べました。
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「Cortex-M52は、ML導入の障壁を取り除き、最小のデバイスへの導入を可能にし、AIを誰もが利用できるようにする上で非常に重要になると考えています」と氏は述べた。
Armは開発者向けに、Cortex-M52向けのアプリのコーディングを簡素化するために、AIのサポートを統合ツールチェーンに組み込むと述べた。
ウィリアムソン氏は、予知保全アルゴリズムの例を挙げ、このようなアルゴリズムでは通常、信号調整と特徴抽出に DSP 機能を使用し、その後ニューラル ネットワークを適用して機械学習に基づいてイベントを分類すると述べた。
「そこで当社のHeliumテクノロジーが役立ちます。開発者は共通APIに対して単一の言語でコーディングするだけで、アプリケーションのDSP要素とML要素の両方で必要なパフォーマンス向上を実現できます。しかも、基盤となるプロセッサの詳細など、特定のハードウェアを理解する必要もありません」と彼は主張した。
ウィリアムソン氏は、Arm のエコシステムの開発者の中には、はるかに大規模なシステムで構築およびトレーニングされた可能性のある ML モデルの移植を支援するツールを作成している人もいると付け加えました。
「そのモデルを量子化し、メモリ使用量を大幅に削減して、組み込み環境でのパフォーマンスをテストする必要があるかもしれない」と氏は語った。
Cortex-M52 は、実際のシリコンが準備される前にソフトウェア開発を可能にするクラウドベースのサービスである Arm Virtual Hardware でも利用できるようになります。
他のArm設計と同様に、Cortex-M52はチップメーカーにライセンス供与され、システムオンチップ（SoC）などの最終製品に統合されます。Armによると、Cortex-M52をベースにした最初のシリコンは2024年に登場予定です。
ウィリアムソン氏は、これらのチップは、その大半が 1 ドルか 2 ドルの範囲になる可能性が高いが、「しかし、もう少しリッチで高性能なデバイスにも搭載される可能性は間違いなくある」と述べた。®
