來自 Arm 生態系的最新技術、最佳實務與趨勢
藉由本系列講座獲得來自整個 Arm 生態系的最新技術、最佳實務與趨勢。各領域專家的演講主題涵蓋人工智慧、車用、消費應用科技、基礎設施與物聯網。所有 Arm Tech Talks 講座皆聚焦於建構在 Arm之上的最先進研究、實際應用場景、程式範例、工作坊、產品展示等。
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在 Cortex-M55 平台上的 DNN-based 語音喚醒及指令辨識演算法
講者: 劉進榮, 嵌入式方案事業處副總經理, 賽微科技
語音辨識技術發展多年，近來隨著 AI 技術及雲端服務的發展而更廣受歡迎。除了雲端服務的方案，在許多資源有限的產品上同樣有強烈的本地語音辨識的需求，然而目前開發人員並不容易找到一個好的方案，可以同時滿足辨識效能和成本的考量。
有鑑於此，賽微科技(Cyberon) 推出一個本地語音喚醒和指令辨識的演算法 DSpotter，並且已經將它移植到了Arm Cortex v8m 架構的平台。DSpotter 使用很低的計算資源，並有很高的辨識效果及抗噪性能， 也提供了全球多國語言的支援。而且藉由一個方便易用的指令客製軟體工具，開發者無需再事先收集大量的訓練語料，可大幅節省時間和金錢成本。
在這場報告中，我們將介紹:
- 什麼是 Cyberon DSpotter
- DSpotter 如何降低開發成本
- Arm Cortex v8m 架構如何增進 DSpotter 的計算效能
- DSpotter 的指令客製工具，以及如何操作使用
加速人工智慧系統單晶片
(AI SoC) 之層級平行
講者: Luba Tang 唐文力, CEO, Skymizer Taiwan Inc.
94% 的人工智慧晶片都是異質性的多核系統。在系統單晶片中有多種不同的加速引擎和複雜的記憶層級與同步機制。開發這些引擎的平行性可以加速人工智慧推論達 8 到 33 倍。
這幾年來，Skymizer 開發了一個令人信服的框架用以分析在一個 SoC內所有可能的硬體/軟體論點，並開發 AI SoC 內的平行性。我們將會先介紹推論圖型，接著會在圖型上展示將不同的演算法優化的理論方法。最終結果會呈現在一個一般的SoC內只需要使用一半的記憶體就能達到加速八倍的成果。
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