Arm的
氦氣技術，為最小的嵌入式設備提供增強的機器學習和信號處理。
氦氣將為Cortex-M處理器提供15倍以上的ML性能和5倍的信號處理能力。先進的數字信號處理(DSP)可通過Arm氖技術在更豐富的基于Cortex-A的設備中實現。對于更受限的應用程序，Arm還在其性能更高的Cortex-M處理器(Cortex-M4、Cortex-M7、Cortex-M33和Cortex-M35P)中添加了DSP擴展。這兩種技術都可以用在某些應用程序中加速ML計算。
對于以能效為優先考慮的最受約束的嵌入式系統，歷來的解決方案是將Cortex處理器與SoCs中的DSP耦合，這增加了硬件和軟件設計的復雜性。
通過交付實時控制代碼、ML和DSP執行而不影響效率，他們設計了使用
氦氣的Armv8.1-M來消除這些挑戰。其理念是，它將為軟件開發人員提供安全擴展智能應用程序的能力，這些應用程序可以在更廣泛的設備上利用DSP功能。這應該能夠增強對跨三個關鍵類別的新興應用程序的支持;振動，運動，聲音，以及視覺與圖像處理。
希望這將改善未來設備的用戶體驗，如傳感器集線器、可穿戴設備、音頻設備和工業應用，這些設備由基于Cortex-M和
氦氣技術的下一代SoCs驅動。
由于Helium的統一工具鏈、庫和模型，軟件開發將變得更加簡單。氦工具鏈包括Arm開發工作室，包括Arm Keil MDK、Arm模型(開發人員可以立即獲得用于代碼建模的模型)和各種軟件庫，包括CMSIS-DSP和CMSIS-NN。
對于信號處理應用程序，Arm通過消除對專用DSP或功能加速器的需求，并消除了另一層設計復雜性，簡化了這一過程。
Arm的合作伙伴Audio Analytic很早就接觸到了這些新擴展。據該公司稱，在基于新的Armv8.1-M架構的芯片上運行時，其聲音識別軟件(ai3)現在將至少快50%。
Audio Analytic首席執行官兼創始人克里斯·米切爾博士( Dr Chris Mitchell)在對這一產品發表評論時說:“像聲音識別這樣的高級人工智能產品，在前沿市場的需求非常大。”主要是因為云基礎設施非常昂貴，而且基于邊緣的處理為最終用戶提供了隱私方面的好處。現在，多虧了Arm，消費者和物聯網設備可以以更低的功耗和成本提供超強的人工智能。最終的結果是能夠在設備上安裝更多的功能，或者能夠在AA電池上提供人工智能。
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