Arm三大平台助力建设开放式AI生态系统

作者/Arm中国市场和生态副总裁、Arm人工智能生态联盟秘书长、OPEN AI LAB创始人 金勇斌

Arm关注到，目前移动终端用户和行业伙伴均对机器学习能力极为看重，即使是入门级移动设备的消费者也希望自己的设备能够具有人工智能，能够轻松支持脸部识别、手势识别，能够享受显著的美图技术。Arm当然对用户的这一需求义不容辞，为此推出了全新的机器学习平台Project Trillium。这是一套包括新的CPU、目标检测(OD)处理器、机器学习(ML)处理器的高度可扩展的开放AI平台，也支持第三方OD和ML处理单元。

除此以外，Arm也为满足用户对移动设备、智能电视更高要求的视觉体验、4K HDR视频等新兴需求持续研发新IP及解决方案。显示技术、图层数据处理能力、增值视频体验，这些都是Arm现在及未来赋予广大移动用户的价值所在。

挑战

人工智能能力已经从云端向包括边缘和终端的前端迅速迁移，现阶段的主要挑战是前端的成本和功耗限制下的AI计算能力提升要求、及软件生态。边缘AI算力已经开始快速迭代，多数的检测和识别任务将会在前端就地完成，设备的响应速度、可靠性会提高，数据的隐私性会提高。但如何保护算法产权自身的安全性，同时降低应用的开发难度和普及门槛需要解决。

芯片作为前端智能应用的基础支撑载体，如何解决以上相关挑战，发挥Arm生态优势加强产业协作是不可忽略的一环。Arm中国和生态伙伴创立的OPEN AI LAB提供优化的算法库HCL、算法模型加速引擎Tengine和SDK开发包AID致力于提升前端AI计算效率、降低应用开发门槛。同时Arm人工智能生态联盟AIEC致力于推动从芯片、算法、解决方案、系统集成、部署落地的全产业链协作，加速AI前端应用落地和普及。

解决方案

Arm着力于为合作伙伴提供平台型解决方案，目前已推出三大平台：一是机器学习平台Project Trillium，全面支持主流的深度学习模型以及传统CV。开发者能够继续使用他们首选的框架和工具，经Arm开发软件无缝转换结果后可在底层平台上运行。

其二是平台安全架构PSA，为物联网安全提供了一套全面的安全指导方针，使从芯片制造商到设备开发商到云服务平台等价值链中的每位成员都能成功实现安全运行。

其三是Arm Mbed平台，支持多协议将IoT设备安全地连接至云，将数据安全地送上云。

以上三大平台不仅赋能合作伙伴创新应用解决方案，更是Arm致力共建产业标准与开发者生态、激活增值解决方案与服务的基础。Arm始终希望，联合行业价值链条的所有成员，合力建设开放式协作创新与共同成长的生态系统。