最近，Arm 开发了新一代的神经处理单元 (NPU)，Ethos 系列。这些处理器旨在与其他 Arm 内核协同工作。与传统的神经处理单元相比，这种组合提高了性能和功率效率，从而实现了具有成本效益但高性能的边缘机器学习产品。

此外，Arm 正在密切关注量子计算的发展。虽然 答 无法透露 Arm 在该技术上所做的任何工作，但他表示，“能够进行更多处理和更复杂的机器学习应该会导致我们使用该技术获得越来越强大的能力。[...] 这是一个令人着迷的地方。”

问：我想更多地谈谈您的 Ethos 系列，我认为它们已经存在，并且它们已用于许多 AI 应用程序，主要用于边缘计算，我认为。您能告诉我们关于物联网 Ethos 的哪些信息?

答：这对我来说是一个非常令人兴奋的领域。我们有专门的机器学习处理器，称为 Ethos。重要的是要记住，当今设备中的大多数 AI 实际上都是在 Arm 的 CPU 中运行的。它是市场上最普遍的处理器，并且有大量的人工智能。人工智能并不总是需要某种专业计算。

许多应用程序不需要在非常复杂的网络上运行。他们真的不需要以极快的速度运行。而且，在这种情况下，它们通常会在今天的 Arm CPU 上运行得很好。我知道有人在 Cortex M0 上进行对象检测和人脸检测，Cortex M0 是 Arm 的一款非常非常微型的电池供电处理器。所以我们的工作之一是制造——这些 CPU 是最容易编程的东西。因此，我们的工作之一是确保我们的 CPU 在机器学习方面变得更好，并确保我们今天的所有客户实际上都可以访问更多功能。因此，在过去五年左右的时间里，我们一直在将更多的机器学习能力和处理能力引入我们的设备中。

机器学习软件无处不在。它真的在吞噬世界。对于更多的应用，他们想做真正高性能的机器学习，所以他们会有相当复杂的网络。他们希望实时处理帧或实时复杂的语音处理。而且，当然，他们希望在不损坏电池或电源或其他任何情况的情况下做到这一点。因此，在他们想要进行高性能或超高效机器学习的地方，更专用的处理器变得有用。如果你只专注于机器学习任务，你就可以创造出令人难以置信的高性能和高效率的东西。

这就是Ethos 家族的真正意义所在。于是，Ethos 家族进来了;我们有两条主要产品线：Ethos N 产品线，它专注于与 Cortex-A 一起工作，尤其是更高性能的 Cortex-A 处理器。它们旨在处理您在 CPU 市场高端获得的复杂网络。我们的 Ethos N78 在安全等方面非常受欢迎。所以这是第一条产品线。

第二条产品线被称为我们的 Ethos U 产品线。现在，我们已经推出了 Ethos U55 和 U65。不久之后，我们将推出这两个系列的新产品。这些都非常受欢迎。它们设计用于处理器范围的低端，具有更高功率和面积效率的处理器，特别是我们在物联网中的 Cortex M，特别专注于物联网领域。

像我们所有的处理器一样，这些 Ethos U 和 Ethos N 都是可扩展的。因此，您可以随心所欲地实施，从 500 GigaOps 到整个频谱范围内的许多 TeraOps。因此，人们可以准确地实现他们个人 IC 所需的机器学习量。

对此的兴趣是惊人的。所以我认为物联网中的人工智能现在才刚刚开始爆发。人们确实从中受益。

他们意识到通常被称为TinyML的术语，这是一个我们非常活跃且非常支持的社区，他们开始意识到，你知道，我们共同了解如何在物联网中实施人工智能空间，我们能做的事情是无止境的。

我们看到人们将机器学习放在传感器旁边，因为它使传感器数据变得更好。我们看到人们将它放入手表和可穿戴设备的处理器中，因为它再次允许你做任何事情，从语音处理到让所有传感器更好地工作，无论是单独的还是一起的。

因此，我个人认为人工智能将在未来五到十年内成为物联网领域的标准。实际上，我们在该领域投入了大量精力，试图确保每个人都有能力，但也只是，你知道，我们真的相信未来十年物联网的爆炸式增长。

我们非常关注如何为人们增加上市时间，研究诸如云托管处理器环境之类的东西，这样人们就可以进行早期软件开发和更快的软件开发，而无需等待芯片。因此，我们非常关注在该领域启用人工智能所需的工具和软件。

再一次，我们知道构建产品不仅仅是处理器。它需要整个社区的知识和支持。所以像 TinyML 这样的社区，我们认为很棒，因为每个人都可以互相学习。他们可以分享资源和理解，这让每个人都振奋起来。所以，我认为这真的很令人兴奋，我相信 Ethos 将成为使 Arm 处理器出现并支持该领域的每个人的基本部分。

问：现在有很多关于所谓的量子计算的研究。当然，如果我们看看量子计算，我们每天都会使用它，因为电子学是量子物理学的一部分。但这只是一种新名词，比如说，疯狂的量子。

那么，你能告诉我们一些关于量子计算的事情吗?

答：在大多数人看来，量子计算仍处于早期阶段。这是一个令人兴奋的领域。

显然，作为一家专注于加工技术的公司，我们始终保持领先地位。像许多公司一样，我们正在研究这个领域。我认为，我无能为力，但我确实认为这是一个非常有趣的领域。

如果你看 AI，我倾向于将 AI 视为三个不同的问题。你得到了数据的质量，数据的数量，然后是处理。重要的是，其中两个是数据。

当我们看 AI 处理时，我们实际上开始关注数据，而不一定是处理。因此，在许多方面，我们将其视为数据问题。这是关于有效地移动数据。这是关于最小化数据量。所以这个问题依然存在。

但是，显然也涉及大量的处理。我们看到了一些令人兴奋的东西。你知道，如果你特别看一下神经网络，它以大脑为模型，人脑，这种基本结构是负责我们如何围绕视觉和语言进行感知。尽管如此，它也是我们用于高级认知功能的相同基本结构。

因此，原则上，能够进行更多处理和更复杂的机器学习应该会导致我们使用该技术获得越来越强大的能力。所以，我认为它们是令人兴奋的领域。

显然，我们今天在技术上还有很多工作要做，以在未来十年内推进它。但这是一个令人着迷的地方。

对我来说有趣的事情之一是人工智能，或者说机器学习，因为它正在发生。特别是神经网络，主要是一种概率技术。所以他们正在研究概率。如果你看量子物理学，它也是一门概率科学。所以很有趣的是，这两种计算机科学的概率方法正在推动我们前进。因此，看看它们如何协同工作会很有趣。

更多信息可以来这里获取==>>电子技术应用-AET<<