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解密:Qualcomm如何讓終端側(cè)人工智能無(wú)處不在?

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放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2017-11-22   瀏覽次數(shù):968
核心提示:  以無(wú)處不在的終端側(cè)對(duì)云端完成彌補(bǔ)是 Qualcomm 對(duì)人工智能的愿景。在我們料想中的世界里,將使終端、機(jī)械、汽車和萬(wàn)物都變得加倍智能,簡(jiǎn)化并豐碩人們的平常生涯。  近日,在搶占人工智能生態(tài)進(jìn)口Qualcomm創(chuàng)投

  以無(wú)處不在的終端側(cè)對(duì)云端完成彌補(bǔ)是 Qualcomm 對(duì)人工智能的愿景。在我們料想中的世界里,將使終端、機(jī)械、汽車和萬(wàn)物都變得加倍智能,簡(jiǎn)化并豐碩人們的平常生涯。

  近日,在搶占人工智能生態(tài)進(jìn)口—Qualcomm創(chuàng)投及立異峰會(huì)2017上,Qualcomm高等研發(fā)總監(jiān)侯紀(jì)磊揭橥了名為《讓終端側(cè)人工智能無(wú)處不在》的主題演講并與年夜家分享了分享Qualcomm在人工智能、特別是在終端側(cè)人工智能的愿景和將來(lái)盡力的偏向。

解密:Qualcomm如何讓終端側(cè)人工智能無(wú)處不在?

  Qualcomm高等研發(fā)總監(jiān)侯紀(jì)磊

  積極結(jié)構(gòu)周全深耕智能范疇

  從全部科技成長(zhǎng)的過(guò)程看,使機(jī)械終端具有智能才能是人類多年來(lái)的愿景。在曩昔幾年,機(jī)械智能化的趨向正在漸漸產(chǎn)生。

  從這方面來(lái)說(shuō),Qualcomm作為挪動(dòng)行業(yè)中的主要領(lǐng)軍企業(yè),在挪動(dòng)行業(yè)投入較多,包含技巧立異和家當(dāng)驅(qū)動(dòng),關(guān)于人工智能的成長(zhǎng)也起到了異常強(qiáng)的加快感化,特別是加快了人工智能對(duì)全部人類社會(huì)和花費(fèi)者小我的推進(jìn)感化。

  據(jù)侯紀(jì)磊引見(jiàn),重要表示在以下幾方面:第一是挪動(dòng)行業(yè)的宏大范圍,今朝全球手機(jī)保有量到達(dá)幾十億部。第二是挪動(dòng)技巧異常疾速的迭代周期,在亞洲、歐洲、北美等絕對(duì)蓬勃地域,手機(jī)的均勻更新周期為兩年。第三,挪動(dòng)技巧具有高集成、低功耗、高機(jī)能等各方面的優(yōu)勢(shì)。這使挪動(dòng)技巧具有無(wú)與倫比的優(yōu)勢(shì),可推進(jìn)人工智能從手機(jī)拓展到各個(gè)行業(yè)。

  另外,Qualcomm在人工智能方面有多年的投入,特別在終端方面有異常強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)和搶先位置。為何會(huì)怎樣說(shuō)呢?起首,2007年,Qualcomm啟動(dòng)了首小我工智能項(xiàng)目,其時(shí)基于類腦迷信也稱為脈沖神經(jīng)收集展開(kāi)了研討,也是業(yè)界最早在這方面投入研討的企業(yè)之一。接著在2011年、2012年閣下,基于深度進(jìn)修的人工神經(jīng)收集有了較好的遠(yuǎn)景,Qualcomm也是業(yè)界投入這方面研討的晚期企業(yè)之一。以后,2014年,收買了歐洲一家著名的挪動(dòng)端人工智能公司Euvision。在終端側(cè),他們對(duì)情況感知與認(rèn)知的盤算才能和算法優(yōu)勢(shì)異常凸起,這使Qualcomm其時(shí)很快確立了在人工智能特別終端側(cè)人工智能的搶先優(yōu)勢(shì)。

  其次,Qualcomm在推進(jìn)人工智能成長(zhǎng)上比擬主要的一個(gè)趨向是對(duì)全部生態(tài)鏈的結(jié)構(gòu)。例如,挪動(dòng)具有沒(méi)有與倫比的范圍,如何經(jīng)由過(guò)程范圍優(yōu)勢(shì)去推進(jìn)全部生態(tài)鏈的成長(zhǎng),這也是Qualcomm須要去投入的一個(gè)方面。是以,Qualcomm與谷歌在手機(jī)層面上睜開(kāi)了基于TensorFlow的晚期計(jì)謀協(xié)作,也與Facebook在本年上半年展開(kāi)基于Caffe2練習(xí)框架的計(jì)謀協(xié)作。與此相干的是,Qualcomm還推出了本身的軟件開(kāi)辟平臺(tái)——驍龍神經(jīng)處置引擎SDK。

  另外,據(jù)泄漏,將來(lái),兩邊在Caffe2方面還有進(jìn)一步的協(xié)作空間,表示在兩個(gè)主要方面。第一,從Qualcomm的角度,可以對(duì)收集停止進(jìn)一步優(yōu)化,進(jìn)一步進(jìn)步收集及時(shí)性的機(jī)能。第二,從Facebook的角度,可以在練習(xí)收集Caffe2中完成多種機(jī)能加強(qiáng),以支撐Qualcomm專有的芯片優(yōu)化。

  最初,Qualcomm早先完成了對(duì)歐洲另外一家搶先人工智能公司Scyfer的收買。這家公司的開(kāi)創(chuàng)人Max Welling傳授,早在2000年閣下就進(jìn)入到晚期的人工智能偏向,他在深度進(jìn)修范疇是一名異常有影響力的人物,他如今也是Qualcomm異常慎密的公司外部的協(xié)作同伴。

  “Max Welling傳授是全球貝葉斯深度進(jìn)修范疇及第足輕重的一名人物。他將在學(xué)術(shù)方面臨Qualcomm停止引誘,率領(lǐng)公司乃至于全部業(yè)界完成從感知到認(rèn)知的過(guò)渡。” 侯紀(jì)磊彌補(bǔ)到。

  為終端側(cè)智能的成長(zhǎng)賦能

  “如今智能正向終端遷徙。以往人工神經(jīng)收集從練習(xí)到履行的進(jìn)程現(xiàn)實(shí)上都是在辦事器或云端停止的。如今,固然年夜部門的練習(xí)仍然在收集側(cè),但許多履行和推理進(jìn)程都曾經(jīng)在終端側(cè)停止。同時(shí),我們也看到一部門新興的終端側(cè)練習(xí)也在悄然產(chǎn)生,許多終端都有一些特性化懂得和關(guān)于用戶習(xí)氣的進(jìn)修,這方面將是終端側(cè)進(jìn)修異常主要的運(yùn)用。” 侯紀(jì)磊講到。

  談及為何須要在終端側(cè)成長(zhǎng)人工智能時(shí),侯紀(jì)磊表現(xiàn),終端側(cè)的智能成長(zhǎng)最主要的特色是在最接近數(shù)據(jù)源的地位停止數(shù)據(jù)處置,對(duì)云端處置供給強(qiáng)無(wú)力的彌補(bǔ)。重要優(yōu)勢(shì)表示在兩個(gè)主要的方面:一是隱私性和平安性。從小我隱私和平安的角度動(dòng)身,許多時(shí)刻人們其實(shí)不愿望把照片或許語(yǔ)音數(shù)據(jù)放到云端,能在終端側(cè)停止當(dāng)?shù)氐奶幹茫@是終端側(cè)智能異常好的優(yōu)勢(shì)。二是低時(shí)延。在收集側(cè)銜接質(zhì)量沒(méi)有獲得完整保證的條件下,可以在當(dāng)?shù)貍?cè)停止年夜量的數(shù)據(jù)處置和人工智能運(yùn)用,這也是終端側(cè)異常強(qiáng)的一個(gè)優(yōu)勢(shì)。

  終端側(cè)人工智能既然很有需要性,那末假如要停止研發(fā)和產(chǎn)物開(kāi)辟,有哪些主要的方面須要留意?侯紀(jì)磊表現(xiàn)最主要的兩點(diǎn)是盤算的功耗和熱效力,由于人工智能對(duì)任務(wù)負(fù)載的請(qǐng)求異常年夜。一方面,它須要年夜量密集盤算。另外一方面是一直開(kāi)啟。在如許的挑釁下,要如何完成高效散熱和電池的耐久續(xù)航,要若何對(duì)存儲(chǔ)和內(nèi)存停止有用應(yīng)用,這都是將來(lái)完成終端側(cè)人工智能所面對(duì)的主要挑釁。

  針對(duì)這些挑釁, Qualcomm在終端側(cè)智能研發(fā)上,將來(lái)兩三年乃至五到十年須要連續(xù)投入的一些主要偏向。第一是高效硬件。手機(jī)平臺(tái)一個(gè)明顯特色叫異構(gòu)盤算。Qualcomm驍龍平臺(tái)集成了DSP、CPU和GPU,遍地理焦點(diǎn)有各自紛歧樣的特色,好比處置語(yǔ)音、圖象和視頻,這些處置焦點(diǎn)都有本身的方法,在功耗和吞吐量之間的均衡上可知足分歧的需求。講到這里,侯紀(jì)磊坦言:“如何完成硬件對(duì)分歧的語(yǔ)音、視頻或圖象的及時(shí)處置,這是我們盡力的主要偏向。”

  第二是算法改良,在算法改良層面,要如何完成高效改良,從而可以或許完成智能從收集端到終真?zhèn)€遷徙?侯紀(jì)磊講到,不管在設(shè)計(jì)照樣運(yùn)用的模子中,99%以上模子的體系容量都是over design,也就是說(shuō)它設(shè)計(jì)的容量要跨越體系的需求。由于over design這個(gè)特色,使我們?cè)谇度胧降纳窠?jīng)收集優(yōu)化上還有很年夜的空間,可以緊縮收集模子、應(yīng)用稀少性并從架構(gòu)的角度完成體系性的收集優(yōu)化。

  第三是軟件對(duì)象。假如要將優(yōu)化算法高效地放到異構(gòu)平臺(tái),這中央的映照,包含并行盤算的調(diào)劑和內(nèi)存優(yōu)化等,都須要軟件對(duì)象自己做許多任務(wù)。

  Qualcomm對(duì)全部終端側(cè)智能的成長(zhǎng)起到了異常主要的賦能感化,重要表示在,第一,供給了低功耗和高效集成的盤算平臺(tái)。第二是在5G技巧方面,挪動(dòng)盤算和挪動(dòng)通訊一向是Qualcomm的優(yōu)勢(shì)地點(diǎn)。經(jīng)由過(guò)程供給高速、低時(shí)延的銜接,使得人工智能的盤算架構(gòu)完成在云端和終端側(cè)之間的最靈巧配比,這是Qualcomm的壯大優(yōu)勢(shì)。第三是在平安性方面,Qualcomm也一向走在業(yè)界前列,好比說(shuō)“刷臉”在付出和其他一些平安運(yùn)用場(chǎng)景的應(yīng)用。 Qualcomm的技巧可以或許從產(chǎn)物的角度,完成人工智能對(duì)平安性運(yùn)用方面的壯大支撐。

  推進(jìn)終端側(cè)人工智能范圍化

  談及將來(lái)人工智能在終端側(cè)將出現(xiàn)如何的趨向時(shí),侯紀(jì)磊表現(xiàn)重要有以下兩點(diǎn):起首,將來(lái)的人工智能成長(zhǎng)趨向必定是在終端側(cè),而且是散布式的盤算架構(gòu)。其次,神經(jīng)處置的硬件架構(gòu)自己也會(huì)賡續(xù)演進(jìn),將來(lái)針對(duì)人工智能處置的公用處置器會(huì)是一個(gè)行業(yè)趨向。

  另外,針對(duì)終端側(cè)的人工智能,侯紀(jì)磊以為在智妙手機(jī)和汽車范疇都有比擬主要的用例和成長(zhǎng)偏向。

  智妙手機(jī)方面,起首,終端側(cè)的語(yǔ)音交互體系就是一個(gè)很好的例子。今朝這些用例能夠更多運(yùn)用在智能音箱和智能家居范疇,將來(lái)它在手機(jī)平臺(tái)上會(huì)是一個(gè)主要的成長(zhǎng)偏向。第二是在圖象拍攝和前期處置方面,人工智能技巧可以對(duì)圖片拍攝完成“一條龍”式加強(qiáng)。第三,人工智能可以真正地讓手機(jī)成為你的小我助理。將來(lái)的手機(jī)遇在后臺(tái)連續(xù)進(jìn)修用戶的應(yīng)用習(xí)氣和特性,經(jīng)由進(jìn)修它可以向你推舉適合的運(yùn)用,或贊助你更好地應(yīng)用這些運(yùn)用,從而成為人們身旁無(wú)處不在的小我助理。

  人工智能在終端側(cè)另外一個(gè)異常主要的成長(zhǎng)偏向在于汽車范疇。人工智能在汽車范疇的運(yùn)用表現(xiàn)在兩個(gè)方面。第一是車載體驗(yàn),也就是在汽車駕駛艙外部,人工智能可認(rèn)為人們帶來(lái)特性化的體驗(yàn)和辦事。第二是車和情況的交互,包含感知和傳感器融會(huì),也包含從途徑計(jì)劃到?jīng)Q議計(jì)劃的各個(gè)方面。Qualcomm在體系平臺(tái)和算法方面其實(shí)有許多技巧貯備和優(yōu)勢(shì),侯紀(jì)磊表現(xiàn),“我們也愿望未來(lái)在主動(dòng)駕駛范疇能無(wú)機(jī)會(huì)跟在坐同仁協(xié)作。”

  他表現(xiàn),Qualcomm在人工智能范疇處在一個(gè)異常有益的地位,可以強(qiáng)無(wú)力地推進(jìn)終端側(cè)人工智能的范圍化。這重要表示在以下三個(gè)方面。第一是推進(jìn)面向人工智能的硬件成長(zhǎng),這是一個(gè)很主要的趨向。第二是算法晉升方面。在認(rèn)知層面上,包含監(jiān)視進(jìn)修和更主要的非監(jiān)視進(jìn)修和強(qiáng)化進(jìn)修方面的主要機(jī)能,關(guān)于終端側(cè)人工智能來(lái)講都是技巧立異和產(chǎn)物成長(zhǎng)的主要偏向。第三是優(yōu)化戰(zhàn)略。今朝有許多的練習(xí)收集,這能夠會(huì)使開(kāi)辟者在收集優(yōu)化上覺(jué)得七手八腳。但我們也很欣喜地看到,業(yè)界正在生態(tài)鏈上推進(jìn)更多的融會(huì)和同一。

  最初,值得一提的是本年10月10日,Qualcomm宣告參加Facebook和微軟提出的ONNX(開(kāi)放神經(jīng)收集切換)概念。據(jù)悉,F(xiàn)acebook有兩種分歧的練習(xí)收集,PyTorch和Caffe2。PyTorch實(shí)用于開(kāi)辟者在開(kāi)辟早期疾速停止練習(xí)和原型機(jī)設(shè)計(jì),Caffe2更合適運(yùn)用于年夜范圍收集,使得收集在統(tǒng)籌貿(mào)易性和及時(shí)性的同時(shí)還能跑得更快更好。針對(duì)晚期研發(fā)和前面產(chǎn)物的衡量(tradeoff),兩種練習(xí)收集有各自的長(zhǎng)處。而ONNX將起到平臺(tái)性的感化,經(jīng)由過(guò)程收集描寫(xiě)的同一格局,使得開(kāi)辟者從晚期研發(fā)階段到前面產(chǎn)物化的進(jìn)程中能有一個(gè)同一的構(gòu)造。

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