Arm宣布推出Armv8.1-M 架構與M-Profile Vector Extension (MVE)向量擴充方案的Arm Helium技術，簡化開發者軟體開發流程，並顯著提升未來基於Cortex-M處理器裝置的機器學習與訊號處理效能。

邁向一兆台連網裝置世界的腳步持續加快，但在此之前，我們必須找到讓數量可觀但功能受限的裝置，能有效擴充運算能力，並在距離網路最遠的終端處運作。一旦提高這些裝置的運算能力，將立即為開發者開啟龐大的機會，能直接針對這些裝置撰寫機器學習(ML)程式，且在本機端就能自主制定決策。這不僅提高資料安全性，還能降低連網的耗電、延遲、以及頻寬使用量。

為此Arm推出Arm Helium技術，藉由針對Arm Cortex-M系列處理器打造的M-Profile Vector Extension (MVE)向量擴充方案，讓在Arm TrustZone安全基礎上運行的Armv8.1-M架構能夠提高運算效能。Helium技術將為未來Arm Cortex-M處理器提供達15倍的機器學習效能以及提升5倍的訊號處理效能，讓我們夥伴廠商得以發掘眾多新市場商機，這些市場以往因效能方面的阻礙，使得低成本節能型元件的用途受到極大限制。

先進的數位訊號處理(DSP)現已透過Arm Neon技術擴展至更多Cortex-A架構元件。針對功能受限的應用，Arm亦在旗下較高效能的Cortex-M處理器(包括Cortex-M4、Cortex-M7、Cortex-M33以及Cortex-M35P)加入DSP擴充方案。兩種技術都可用來加速特定應用的機器學習運算。

針對功能受到最多限制的嵌入式系統，能源效率是最優先考量的因素，其採用的解決方案以往都是用一顆Cortex處理器搭配SoC晶片內的DSP處理器，然而這種作法也增加硬體與軟體設計的複雜度。由於我們希望在這些裝置上納入更多機器學習功能，使得現有的SoC開發難題變得更加艱鉅，因而需要更高深的專業技術才能運用不同的工具鏈、撰寫程式、除錯、以及運作於各種複雜的專利式安全解決方案。

Armv8.1-M 與Helium的組合能克服上述這些難題，不僅帶來即時控制程式碼、機器學習與DSP執行能力，而且效率絲毫不減。這讓數百萬軟體開發者得以運行各種DSP功能，安全無虞地擴展各種智慧程式到種類更廣泛的裝置，強化對三種關鍵類別新興應用的支援：震動與動態、語音與聲音、以及視覺與影像處理。這些新一代基於搭載Helium技術的Cortex-M架構SoC將改進未來各種裝置的使用者經驗，包括感測器中樞設備(sensor hub)、穿戴裝置、音效裝置、工業應用等。

此外，Helium統一的工具鏈、函式庫、以及模型等資源將讓軟體開發流程更為簡化。Helium工具鏈包含Arm Development Studio，附有 Arm Keil MDK套件、Arm Models 模型(開發者能立即用在程式碼建模)、以及各種軟體函式庫，包括CMSIS-DSP 以及CMSIS-NN在內，讓開發者能依據自己需求挑選適合方案。另外在訊號處理應用方面，我們讓流程更為簡化，除了省去對專屬DSP或功能加速器的需求，還消除另外一層設計複雜度。

Helium將Arm Project Trillium計畫的價值帶到各種機器學習應用，讓框架與函式庫的支援能力向下延伸到硬體層面。由於SoC開發者必須在不同效能、面積、功耗、以及成本等方面的限制下開發適合的方案，因此沒有單一產品能滿足所有應用的需求。