Wenn Sie das Wort "Halbleiter" hören, denken Sie sofort an Arm? Viele Mitglieder der Elektor-Community denken daran. Deshalb haben wir beschlossen, uns auf der Embedded World 2022 mit Arm zu treffen. In diesem Interview unterhält sich der Elektor-Redakteur mit Mohamed Awad, der erklärt, wie Arm Halbleiterhersteller mit virtuellem Hardware-Prototyping und mehr unterstützt.
 

Arm über Halbleiter und virtuelles Prototyping

"Wir sind heute hier, um herauszufinden, wie Arm die Halbleiterhersteller dabei unterstützt, ihre Mikrocontroller durch virtuelles Hardware-Prototyping und Support schneller auf den Markt zu bringen", erklärt Stuart Cording in der Vorstellung. Cording unterhält sich mit Awad über virtuelle Hardware von Arm sowie über Themen wie maschinelles Lernen, Projekt Cassini und Projekt Centauri.
  
Wenn es um virtuelle Hardware geht, stellt Arm sie in die Cloud, erklärt Awad. "Wir liefern sie direkt an Softwareentwickler. Wir stellen sie also zur gleichen Zeit zur Verfügung, in der wir den Halbleiterherstellern die IP zur Verfügung stellen. Wir stellen die virtuellen Modelle einem breiten Ökosystem zur Verfügung, so dass Softwareentwickler buchstäblich von zu Hause aus mit der Entwicklung beginnen können, ohne sich Gedanken über Drähte, Jumper und Kabel oder die Verfügbarkeit von Silizium machen zu müssen."
 
Elektor Arm EW2022

Wie Arm das maschinelle Lernen angeht

Wenn man über maschinelles Lernen nachdenkt, würde ich die Vermutung wagen, dass mehr maschinelles Lernen auf mehr Arm-Prozessoren läuft als auf irgendetwas anderem, angefangen bei der Cortex-M-Familie", merkt Awad während der Diskussion an.

"Um speziell über maschinelles Lernen zu sprechen, haben wir zwei aktuelle Corstone-Designs, die wir veröffentlicht haben", fügte er hinzu. "Das eine ist der Corstone-300, auf den Sie hingewiesen haben. Er verfügt über einen Cortex-M55 und unsere Ethos-U55 NPU. Und dann haben wir noch einen Corstone-310, der unseren neuesten, schnellsten und sichersten Cortex aller Zeiten, den M85, zusammen mit dem U55 enthält. In beiden Fällen, ob es sich nun um den Cortex-M55 oder den Cortex-M85 handelt, haben wir die Beschleunigung des maschinellen Lernens direkt in den CPU-Kern integriert. Aber darüber hinaus haben wir den optionalen U55 für die Anwendungen der nächsten Stufe hinzugefügt."

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