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隨著AI演算法和應用日趨成熟，arm在兩年前正式成立了機器學習（ML）部門，雖然arm研究部門從很早之前已經在研究AI技術在arm的硬體上如何加速的問題。ML部門是arm發展最快的，已經有200人的規模。

ML技術對arm實現One trillion計劃非常重要，因為arm認為IoT+AI是未來方向，Project Trillium就是arm在AI技術方面的佈局。Project Trillium的時機非常好，just in time, 在演算法和應用日趨明朗時，arm提供端裝置上能耗適當，可配置的算力，及解決方案。

Project Trillium在硬體方面，可以根據成本，功耗和算力需求提供了CPU，GPU，和ML 機器學習處理器多種選擇。在影象處理前端還提供了object detection（OD）處理器，可以整合在ISP中直接做多目標檢測。

AI的軟體解決方案非常重要，arm ML 軟體棧可以在端裝置有功耗限制的條件下高效執行各種主流ML framework（Tensorflow, Tensorflow lite, Caffe, Mxnet等）和應用，提供組網的靈活性和可擴充套件性。AI 軟體SDK的開發也需要非常多的工程師資源，但是它對最終的應用生態系統建設很關鍵。Arm提供了armnn SDK，Arm compute Library(Cortex-A CPU NEON和GPU openCL優化庫), CMSIS-NN for Cortex-M和OD庫。

下面分享一下arm ML 硬體。

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