Новый iPhone X включает в себя нейронный движок для распознавания лиц, но это только начало. Встроенные нейронные двигатели и специализированные интеллектуальные процессоры реализуют искусственный интеллект (AI) на пограничных устройствах, нарушая зависимость от облака. Преимущества кросс-обработки включают в себя снижение латентности, полное покрытие сети, повышенную конфиденциальность и безопасность и снижение связи с облаком, что приводит к снижению затрат. Благодаря этим преимуществам мобильные устройства могут использовать искусственный интеллект для достижения только недавно Сцены, которые могут появиться в научной фантастике.
Прошлые машины теперь представляют собой центры обработки данных в режиме реального времени
Я просто присутствовал на нашем ежегодном семинаре, и у меня была возможность познакомиться с технологией ИИ во встроенном мире. Машины, которые когда-то были чисто механическими, такие как автомобили, беспилотные летательные аппараты и роботы, теперь становятся умными и имеют наглядность. , восприятие, отслеживание, классификация, обнаружение, идентификация и т. д. Эти устройства теперь используют компьютерное зрение и слияние датчиков для сбора и обработки данных и принятия решений в режиме реального времени. В некоторых случаях, таких как бездисковые автомобили и беспилотные летательные аппараты, Принятие решений имеет решающее значение, и задержки в обработке облаков могут привести к неприемлемому времени отклика. Благодаря встроенному интеллекту эти машины более точно определяются как центры обработки данных.
Хорошим примером может служить бездисковое транспортное средство, которое требует большого количества визуальных и других датчиков, а также информации о местоположении спутников и различных решений для подключения. Оно также должно иметь «мозг» для завершения слияния и анализа данных. В то же время облачная обработка И информация также будет играть роль в функции автопилота, поэтому должен быть встроенный процессор, который может принимать быстрые решения. Даже если возникают спорадические случаи, крайне важно управлять автомобилем без опасности. Следовательно, процессор может обрабатывать Необходимы интенсивные вычисления глубокого обучения, а не дополнительная функция.
Обработка краев нервной сети становится основной
В области смартфонов Apple, как правило, является пробным камнем для новых функций, которые необходимы в качестве основного или нишевого аксессуара. С выпуском нового флагманского iPhone iPhone X в телефон встроен специализированный нейронный движок. По словам моих коллег, предсказанных до выпуска новейшего iPhone, это означает, что каждое устройство, оснащённое камерой, будет включать в себя визуальный DSP или другой специализированный нейронный сетевой процессор. Нейронный движок в игре реализует технологию Face ID, позволяя пользователям смотреть на телефон, чтобы разблокировать свой iPhone. Ультрабыстрое время отклика, а также соображения конфиденциальности и уровня безопасности требуют, чтобы вся обработка распознавания была сделана на телефоне. Теперь доступно на устройстве AI, несомненно, продолжит вводить более интересные функции AI.
Google также добавил аналогичную функциональность к своему последнему флагманскому телефону Pixel 2 через процессор под названием Pixel Visual Core. В высококонкурентном мире смартфонов Google должен дифференцироваться. Первый заключается в том, чтобы представить смартфон Pixel с камерой, оснащенной превосходным программным обеспечением. Однако для интенсивного вычисления, необходимого для улучшения изображения, эффекта однообъективного эффекта боке и увеличения динамического диапазона фотографий, эти функции являются стандартной обработкой, которая поставляется с большинством современных смартфонов. Устройство не может работать эффективно, поэтому Google решил добавить второй чип для этих функций. Добавление функциональности ИИ может стать еще одним важным отличием. Huawei также недавно объявила об интеграции нейронного движка в Unicorn 970. Многие другие компании также присоединяются к конкурсу.
Как реализовать встроенный интеллект, основанный на визуальном процессоре DSP?
Хотя преимущества кросс-обработки очевидны, это также создает проблемы. Задача состоит в том, как поместить операции с данными, которые могут быть выполнены на огромном сервере, в небольшое карманное устройство, в то время как мощность также потребляется во многих других задачах обработки. Именно поэтому визуальный DSP имеет решающее значение для успешной реализации обработки изображений на основе краев, а упрощенная и эффективная, но мощная векторизация делает процессоры DSP идеальным выбором для выполнения нагрузок нейронных двигателей.
Еще одна проблема заключается в том, как перенести существующую нейронную сеть во встроенную среду DSP, что может потребовать много времени разработки, стоимость становится очень дорогой. Но автоматизированная цепочка инструментов может поддерживать «ключевые операции», универсальная служба будет Сетевой анализ и оптимизация преобразуются во встроенные среды. Очень важно, чтобы такие инструменты охватывали большое количество современных сетей, чтобы гарантировать, что любая сеть может быть легко оптимизирована и запущена на встроенных устройствах.
После того, как процесс миграции и оптимизации завершен, входные данные обычно сбрасываются на диск, чтобы обеспечить более быструю обработку с минимальной потерей информации. Например, в процессе Faster RCNN (PDF) у нас есть две стадии обработки, предложение для области регионов и классификации регионов.
Семейство процессоров CEVA-XM представляет собой сверхвысокомощный визуальный DSP, идеально подходящий для такого рода работ, с добавлением аппаратного ускорителя CEVA-CNN (HWA) для дальнейшего повышения производительности и ускорения обработки нейронных сетей, таких как Faster RCNN. Как вы можете видеть на рисунке, наш визуальный процессор CEVA-XM6 пятого поколения заметно улучшился по сравнению с наградами CEVA-XM4 предыдущего поколения, добавив аппаратные ускорители CEVA-CNN, чтобы сделать это большим шагом вперед.
Искусственный интеллект, основанный на глубоком обучении, предлагает бесконечные возможности для карманных устройств: улучшенные фотографии с качеством DSLR, расширенные приложения и приложения виртуальной реальности, осведомленность об окружающей среде, предотвращение и навигация, обнаружение, отслеживание, распознавание, классификация, сегментация, Позиционирование, улучшение видео и т. Д. С мощью в наших руках, похоже, что функции вызова телефона тривиальны.
