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Arm架构强化物联网感测优势 完整产品线助力客户掌握智能商机

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Arm首席应用工程师张维良。

数据在各种智能化系统中扮演了重要角色,完整而可靠的数据方能让系统后续环节随之启动。Arm首席应用工程师张维良指出,感测技术发展多年,数据撷取机制渐臻成熟,然现在市面上的传感器未必能符合智能化系统所需,他在「Transforming IoT Endpoints with Arm Technology」演讲中就深入介绍感测技术近年的发展趋势与Arm架构在此领域的布局。

张维良以寒武纪时代的三叶虫演进为例,点出传感器的进化。他表示当时三叶虫是地球首先发展出视力系统的生物,凭借此点优势,三叶虫在当时成为最具优势的掠食者,而目前物联网装置爆发基本概念与寒武纪物种数量爆发雷同,但未来可与智能化系统集成的传感器,才能存活于市场。

至于未来传感器将会有何不同,张维良表示,新世代的传感器将从类比转为数码、固定功能变成可编程、原始数据转化为已分析数据...等,在这所有变化中,他认为3V—Voice、Vision、Vibration三种传感器可将智能化功能内嵌于小型装置中,为装置、系统的演化定下基础。

张维良进一步指出,现在各厂商类型芯片已着手强化上述传感器的开发,例如已有业者透过DSP与机器学习算法进行语音处理,并将之应用于运算资源有限的装置上,为了满足业界需求,Arm积极建置产业生态系统,并提供对应的开发工具,协助业者在最小功率下,尽可能增强效能。

在振动传感器部分,张维良表示,振动撷取类似于声音,其不同之处在于不正常的讯号改变,此类应用一般可使用DSP,他建议可选用Arm Cortex-M23架构,如果要机器学习,则可采用Arm Cortex-M55,进一步分析异常讯号。

视觉传感器目前的主要应用分为物件侦测、物件分类与物件识别等三种,这三种应用的数据处理难度不一,所使用的Arm架构也不尽相同,物件侦测使用Cortex-M23已然足够,物件分类可用Arm Cortex-M55加上Arm Ethos-U55神经网络处理器,物件识别由于需要精准辨识特征,则需用到较高阶的Arm Cortex-A53搭配Ethos-N57架构。除了上述解决方案之外,张维良表示,Arm下一世代的系统在功能上将会有更复杂的分析运算链(Analysis Processing Chain),藉由Mali系列ISP+Cortex-A+NPU架构,大幅提升运算能力与功耗效率。

除了三种传感器之外,张维良在会场上也探讨了传感器融合概念,他指出此概念是结合多个传感器,将数据融合出一个更有价值的资料,以提供系统分析与运算。在此概念中,工程师可结合多种传感器来源,建造更完整更可信的系统,藉此了解环境变化。

此类系统可独立管理分散资料并进行分析,除此之外工程师也可将不同传感器汇集于单一装置上,并以DSP运算进行资料融合,最后若有其它需求,可将融合的资料以机器学习算法识别判断,再视状况对应处理分析结果。

演讲最后,张维良为与会者提出Arm解决方案在物联网终端装置的配置与转换建议,他指出,现在Arm解决方案在功耗、效能与价格方面都具有高度竞争优势,其产品线从应用于可携式装置的Cortex-M到高效能的Cortex-A一应俱全,除了齐全的产品线外,Arm近几年也全力打造产业生态系统,接下来Arm将持续延伸强化此一策略布局,协助客户缩短开发时程、降低成本。