Arm三大平臺助力建設開放式AI生態系統

作者/Arm中國市場和生態副總裁、Arm人工智能生態聯盟秘書長、OPEN AI LAB創始人 金勇斌

Arm關注到，目前移動終端用戶和行業伙伴均對機器學習能力極為看重，即使是入門級移動設備的消費者也希望自己的設備能夠具有人工智能，能夠輕松支持臉部識別、手勢識別，能夠享受顯著的美圖技術。Arm當然對用戶的這一需求義不容辭，為此推出了全新的機器學習平臺Project Trillium。這是一套包括新的CPU、目標檢測(OD)處理器、機器學習(ML)處理器的高度可擴展的開放AI平臺，也支持第三方OD和ML處理單元。

除此以外，Arm也為滿足用戶對移動設備、智能電視更高要求的視覺體驗、4K HDR視頻等新興需求持續研發新IP及解決方案。顯示技術、圖層數據處理能力、增值視頻體驗，這些都是Arm現在及未來賦予廣大移動用戶的價值所在。

挑戰

人工智能能力已經從云端向包括邊緣和終端的前端迅速遷移，現階段的主要挑戰是前端的成本和功耗限制下的AI計算能力提升要求、及軟件生態。邊緣AI算力已經開始快速迭代，多數的檢測和識別任務將會在前端就地完成，設備的響應速度、可靠性會提高，數據的隱私性會提高。但如何保護算法產權自身的安全性，同時降低應用的開發難度和普及門檻需要解決。

芯片作為前端智能應用的基礎支撐載體，如何解決以上相關挑戰，發揮Arm生態優勢加強產業協作是不可忽略的一環。Arm中國和生態伙伴創立的OPEN AI LAB提供優化的算法庫HCL、算法模型加速引擎Tengine和SDK開發包AID致力于提升前端AI計算效率、降低應用開發門檻。同時Arm人工智能生態聯盟AIEC致力于推動從芯片、算法、解決方案、系統集成、部署落地的全產業鏈協作，加速AI前端應用落地和普及。

解決方案

Arm著力于為合作伙伴提供平臺型解決方案，目前已推出三大平臺：一是機器學習平臺Project Trillium，全面支持主流的深度學習模型以及傳統CV。開發者能夠繼續使用他們首選的框架和工具，經Arm開發軟件無縫轉換結果后可在底層平臺上運行。

其二是平臺安全架構PSA，為物聯網安全提供了一套全面的安全指導方針，使從芯片制造商到設備開發商到云服務平臺等價值鏈中的每位成員都能成功實現安全運行。

其三是Arm Mbed平臺，支持多協議將IoT設備安全地連接至云，將數據安全地送上云。

以上三大平臺不僅賦能合作伙伴創新應用解決方案，更是Arm致力共建產業標準與開發者生態、激活增值解決方案與服務的基礎。Arm始終希望，聯合行業價值鏈條的所有成員，合力建設開放式協作創新與共同成長的生態系統。