ARM lance le coeur Cortex M85 le plus performant pour la reconnaissance vocale
Le M85 fournit jusqu’à 6 instructions CoreMark par MHz et est intégré au sous-système de reconnaissance vocale pré-validé Corston 310. Le M85 ajoute le moteur de traitement vectoriel Helium pour l’apprentissage automatique, et le 310 permet un cœur d’accélérateur Ethos U55 AI en option.
« Nous avons ajouté une microarchitecture pour de meilleures performances scalaires et ajouté le moteur vectoriel Helium pour l’apprentissage automatique », a déclaré Mohammed Awad, vice-président de l’IoT et embarqué chez ARM, à eeNews Europe et ECINews. « Toute charge de travail pouvant être vectorisée bénéficiera d’Helium, généralement les charges de travail DSP et ML. »
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Le M85 utilise une sortie double d’instruction avec une sortie triple sélective avec un contrôle intelligent pour la prédiction de branche. Cela améliore les performances de 30 % par rapport au cœur M7 et de 85 % par rapport au M55. Cela sera également utilisé pour un sous-système Corstone nommé Kochab pour le traitement d’image avec un accélérateur d’unité de traitement neuronal optimisé. Le M85 utilise également les extensions Pointer Authentication (PAC) et Branch Target Identification de l’architecture ARM v8.1-M pour se protéger contre les intrusions et les logiciels malveillants, ainsi qu’une enclave sécurisée pour le stockage des données.
« La sécurité est l’élémenta clé de l’Internet des objets (IoT), c’est pourquoi le M85 est le premier Cortex avec PAC de la v8.1 pour une protection supplémentaire contre les logiciels malveillants – cela accélère considérablement le temps de développement », a déclaré Awad. « L’enclave sécurisée signifie qu’un appareil est immédiatement prêt pour la certification PSA afin d’accélérer la mise sur le marché. »
Dans le même temps, ARM a publié des modèles virtuels de tous ses cœurs de contrôleur de classe M, ainsi que des modèles virtuels pour les puces populaires. « Nous prenons également en charge le support matériel virtuel ARM pour des tiers avec ST, NXP et un Pi 4B virtuel qui a fourni les données dont nous avions besoin, mais nous l’ouvrons à d’autres partenaires de silicium et OEM », a-t-il déclaré.
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