(1/4)機械学習についてなかなか動きを見せなかったArmだが、モバイルやエッジデバイスで機械学習を利用する機運が高まっているという背景を受け、少しずつ戦略のシナリオを見せ始めている。Learning)に関してなかなか動きを見せなかったArmだが、2018年に入ってやっとその一端を開示し始めた。ArmがAI(人工知能)について明確に言及をし始めたのは、2017年3月の「DynamIQ」の発表時である(図1)。この時は、今後ML向けのプロセッサあるいはアクセラレータをシステムに統合する際に必要になるインフラとしてDynamIQを用意しました、という以上の話ではない。アクセラレータよりも先にインフラというかインターコネクトを用意する、というあたりが実にArmらしいという気がする。図1:当時のプレゼン資料より。出典:Arm(クリックで拡大)余談であるが、なぜDynamIQがMLの対応に必要かというと、特にアクセラレータで重要だからだ。1つのプロセッサに1つのアクセラレータを直結するという構成は、特にエッジ向けのソリューションとしてVideantisやCEVAが提供するアクセラレータで想定されており、これはこれであまり考える必要はない。ところが「Cortex-A」ではマルチプロセッサ構成に外付けでアクセラレータを取り付けることになるから、通常のAXI4経由とかだとレイテンシが極端に大きいし、キャッシュコヒーレンシもない。これに対するArmの回答が、DynamicにACPと呼ばれる専用ポートを設けることだった(図2)。7の任意のCPUコアから、非常に少ないレイテンシでアクセスすることができる(図3)。感覚的には大昔の386/486の時代にWeitekのFPUを利用した時にかなり近いが、I/Oバスの先についているアクセラレータを駆動するよりもずっと高速に処理ができることになる。29」における資料より。Stashingである。あるCPUがキャッシュ領域にデータを書き込むと、それがそのままアクセラレータに渡され、アクセラレータが結果を書き込むとそれがCPU側のキャッシュに反映される。LLC.ITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。