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AI的下一主战场 —— 手机与物联网终端

2017-07-14 10:07
棒棒书香
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同样是NN芯片,各家的定位是有差异化的。例如FPGA较为适合在云上或车载等对功率和体积不太讲究的应用场景。一些IP公司也推出了AI架构和指令集,但目前还没有到定论时。因为各种技术都是演进过程中,最终要看市场的选择。

Qualcomm与很多云端处理器厂商是相辅相成的关系。例如云端处理器的GPU非常强大,培训/training做得非常好,但功耗不理想,据悉某专用神经元网络芯片功耗高达30W。云端适合模型的培训,训练后的结果可转移到端去运行。骁龙终端芯片目前不做培训,但十分擅长运行。 “我们的生态成长有赖于云端,云端的模型做得越好,越有利于我们AI技术的实现和落地。”刘学徽经理强调。

已与Facebook合作

实际上,Qualcomm? 骁龙TM 移动平台在手机端也有靓丽的业绩。例如今年4月18日,Facebook 和Qualcomm宣布合作支持 Facebook 开源深度学习框架 Caffe2 和Qualcomm? 骁龙TM 神经处理引擎(NPE)框架的优化。Facebook将在其所有安卓应用中集成SNPE SDK, 运行在骁龙移动平台上时,比没有SNPE的速度提升5倍。

随着中国手机与AI的发展,期待会有更多的中国算法公司开发手机上AI应用!

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