注目のストーリー

AIにおけるイノベーションの推進

日々、さまざまな業界の企業が、Arm AIテクノロジーとArmのエコシステムを活用して、最先端のソリューションを実現しています。それらの企業は、その電力効率、高度な機械学習をサポートする成熟したソフトウェア、低コストで高性能なエッジコンピューティング機能を理由にArm AIコンピューティングプラットフォームを選んでいます。

Stability AI

オンデバイスオーディオAIの変革

Stability AIはArmと提携し、KleidiAIを使用してデバイス上のオーディオ作成を変革し、ArmモバイルCPUでの応答時間を数分から数秒に短縮しました。

Arm for GitHub Copilot拡張機能

Armでクラウド開発を可能に

AI搭載の開発機能で、複雑なプロセスを直感的なAIによるガイド付きの体験へと変えます。

Meta AIテクノロジー 

シームレスなAI開発


Metaのオープンソースフレームワークとモデルが、Armで大規模にAIイノベーションの未来に革命をもたらす道を切り拓きます。

AIケーススタディ

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Raspberry Pi 

AIの影響の拡大

Raspberry Piは、産業用および組み込みアプリケーションに最適なプラットフォームです。Raspberry PiのAIへの影響が拡大するにつれ、Armテクノロジーが重要になります。

Alibaba Yitian 710

AIのためのクラウドインフラストラクチャ

業界をリードするワットあたりのパフォーマンス効率と強化されたディープラーニング機能により、AIの進歩を支えるインフラストラクチャを強化します。

GitHub

開発者のためのAIの解放

ArmテクノロジーとGitHubのグローバルエコシステムへの浸透を組み合わせることで、開発者にイノベーションを起こすためのツール、柔軟性、自由が提供されます。

Plumerai

デバイス上の人物検出

Plumeraiは、組み込みデバイスでの顔認識や人物検出などのコンピュータービジョンアプリケーションを紹介します。Armテクノロジーを基盤とした高性能プラットフォームを使用すると、ニューラルネットワークによる機械学習の高速化が可能になります。

Himax

エッジにおけるAI推論

Himaxは、顔検出、姿勢推定、物体検出などのエッジAIユースケース向けのソリューションを提供しています。このヘテロジニアスソリューションは、Arm Cortex-M55 CPUとArm Ethos-U55 NPUを組み合わせて高速ビジョン処理を実現します。

Grovety

AIで野生動物を救う

Grovetyは、高性能Arm CPUとNPUを使用して、野生生物を検出および分類するためのエネルギー効率の高いAI搭載デバイスを作成することで、バッテリー制約やデータ可用性の制限などの現実世界の物体検出の課題を解決しました。

Sensory

自然言語処理(NLP) 

Sensoryは、Armコンピューティングプラットフォームを基盤として構築することで、コンシューマーデバイスの厳しいメモリーと電力の制限を満たしながら、音声認識のための高度なウェイクワード、音声制御、NLP機能を実現しました。

SoundPlus

イヤホンAIソリューション 

北京に拠点を置くSoundPlusはArmと協力し、Arm Cortex-Mマイクロコントローラー上で動作する音声拡張アルゴリズムを最適化し、AI対応イヤホンの消費電力とパフォーマンスのバランスを実現しました。

Nota AI

オンデバイスAIプラットフォーム

NetsPressoは、Armテクノロジーを搭載した、デバイス上のAIユースケース向けの自動AIモデル圧縮プラットフォームです。このビデオでは、Nota AIソリューションを使用して作成された顔認識とインテリジェントな交通監視に関するケーススタディを紹介しています。

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コンピューティングプラットフォーム

ArmをAIのプラットフォームとして選ぶ理由

Armコンピューティングプラットフォームは、将来のための要件を満たすソリューションにより、AIの進化を実現するための、将来に対応した、高信頼性のセキュアな基盤を提供しています。

AIワークロード向けのヘテロジニアス・コンピューティング

AIワークロードには、エッジデバイスから自律システム、クラウド環境まで、さまざまなユースケースに合わせてカスタマイズされた、CPU、GPU、NPUなどの多様な処理エンジンを活用できる柔軟性を提供するヘテロジニアス・コンピューティング・プラットフォームが必要です。

ソフトウェアとエコシステムの有効化によるAIの強化

AIの機会を最大限に活用するため、開発者は、それぞれの特定のワークロードに最適なパフォーマンスが必要であるほか、最速のAI導入方法にアクセスできる必要があります。

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