L’azienda afferma che i dispositivi più piccoli che utilizzano tale architettura possono notare un aumento delle prestazioni dell’apprendimento automatico fino a 15 volte. Mentre l’elaborazione del segnale può verificarsi fino a 5 volte più velocemente. Parte della magia è un nuovo kit di strumenti denominato Arm Helium technology, che rende le cose più semplici ed efficienti. Inoltre, questo significa anche che i dispositivi Armv8.1-M saranno più facili da ottimizzare per i programmi.
Un componente hardware chiamato digital signal processor è normalmente necessario per aiutare quando si tratta di processori per dispositivi piccoli, Armv8.1-M ne elimina la necessità, comprimendo tutto in un core integrato. Ciò offre al team di progettazione per questi prodotti maggiori possibilità e consente ai prodotti di essere molto più capaci di quanto si pensasse. Uno dei maggiori vantaggi è la facilità d’uso. Con tutte le principali funzioni IoT ridisegnate in un singolo dispositivo centrale, ci deve essere solo una singola toolchain per lavorare su tutto ciò che un dispositivo basato su Armv8.1-M può eventualmente fare.
I modelli Armv8.1-M e Helium e le toolchain sono già disponibili per sviluppatori e produttori di dispositivi. La società stima che i nuovi dispositivi saranno disponibili entro i prossimi due anni. Ciò significa che ci vorranno circa due o tre anni prima di iniziare a vedere la tecnologia e i suoi benefici colpire i consumatori. L’apprendimento automatico
su dispositivi di piccole dimensioni, o anche su dispositivi rivolti al consumatore, è sempre stato un po’ una sfida. Qualcomm Snapdragon 835 è stato probabilmente il primo chipset mainstream a portare la funzionalità agli smartphone, e da lì sembra che le cose siano cambiate.L’apprendimento automatico a bordo consente qualsiasi tipo di funzionalità AI potenziata, come la traduzione in tempo reale, il riconoscimento dell’immagine e la trascrizione del testo, il tutto senza la necessità di connettersi al cloud o utilizzare server per reti neurali. Con tutte queste funzionalità contenute nel dispositivo, il potenziale è già colossale, ma con tale ridimensionamento delle funzioni per il campo IoT, il doppio. Con Armv8.1-M, anche i più piccoli dispositivi integrati saranno in grado di ottenere una parvenza di apprendimento automatico a bordo e intelligenza artificiale.
Il problema è che questi progressi colpiranno solo dispositivi che girano su un processore di architettura Arm o hanno un subprocessore basato su Arm da qualche parte nel mix. Ciò significa che molti dispositivi di home computing comuni percepiranno solo gli effetti del rollout Armv8.1-M per proxy. I laptop basati su x86 e le console di gioco, come Lenovo Thinkpad X1 Carbon o Microsoft XBOX One, ad esempio, difficilmente vedranno un cambiamento. Ci sono ovvi problemi di privacy e sicurezza con questo nuovo lancio, come ci sono sempre stati con il campo IoT, poiché i dispositivi di questo genere sono facili da attaccare per un hacker.