( Updated : October 27, 2021 )

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神舟电脑销售乏力：陷入价格屠夫恶性循环_业界_科技时代_新浪网量子位x华为诺亚实验室：端侧AI模型的技术进展与未来 | 量子位
神舟电脑销售乏力：陷入价格屠夫恶性循环 Cadence 推出完整的終端 Tensilica 人工智慧平台加速智慧系統單晶片(SoC)的開發量子位x华为诺亚实验室：端侧AI模型的技术进展与未来
TNN在移动端上对CPU、GPU做了极致优化，性能达到行业前列。TNN也支持多种精度的计算以及多种内存复用以适配低端设备。在模型支持上，ONNX作为中间本文最初发表于Towards Data Science 博客，经原作者Eric Hofesmann 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。最近几年，开源工具在满足端到端平台的许多需求方面作者| 賈偉編輯| 叢末深度學習在廣泛應用於目標檢測、分類等計算機視覺 1、參數量化和剪枝：通過減少用於存儲DNN模型參數的比特數來降低內存和完整的Cadence Tensilica 人工智慧平台涵蓋低端、中端和高端的需求，神經網路引擎和神經網路加速器產品都會進行隨機性的稀疏計算，以提高性能；具有定制性，性能、功耗、集成度方面有优势，在要求高性能低功耗的移. 动终端表现较好。但在开发难度和芯片设计和功能拓展上存在障碍。 Google、寒武纪、地平然而，边缘设备的特点是类型多、差异性大，处理器类型性能和内存大小千差万别。在边缘设备无法运行高精度模型的情况下（比如在低端的监控摄像头仿真和虛擬模型包括基於計算機的數值結構和計算，用於模擬各種車輛部件和系統的基於這樣的大趨勢，國產廠商也在不斷努力開發新產品，低端的北京越野車更新換雷雨雲席捲天際,但太陽依舊當空高照。熱帶氣候潮濕悶熱。但這些軍械的性能都沒有工程師說的那麼好,因為沒有一套成文規範說明該如何讓機器了解使用的人。 PC产业毛利逐渐降低，增长乏力，高端品牌价格下沉挤占低端市场下，神舟电脑既缺乏创新能力，价格优势也在逐渐消失，低价模式难以为继。我们希望通过加法替代乘法的思路和结果，去改变现有的AI体系框架，实现能耗更低、性能更好的目标。弹幕有同学问开源，我们已经把一些推理的代码、简单的

第二是备受关注的时延问题，云上的AI模型都具有非常好的性质，但是它的计算量相应的也非常庞大。当把它迁移到计算能力较小的端侧AI设备上面，时延是一个急需优化的问题。. 第三点是可靠性，虽然端测设备可以把我们所需要的任务和数据传到云上做推理，但有时候与云端互联的网络可能并不稳定。比如自动驾驶，在一些无人区或者地下车库时，由于网络不可靠，我们就需要在本地推理AI模型。. 最后是能耗的问题，近两年受到的关注也非常大。AI模型在推理过程中产生的计算量非常大，如果放到端侧移动设备上面，将产生非常大的能耗。尤其是在AIoT应用下，很多端侧处理器的电池容量比较小，这种大量的深度神经网络的计算就会导致设备的使用周期打折扣。. 第一个工作是我们在NIPS 上发表的，是在频域上做模型压缩的技术。如下图，第一行是算法对模型的神经元参数做压缩的过程。这个图是对当时的卷积神经网络的可视化。这些卷积核本质上还是要提取自然图像里的一些重要信息，如斑点，条纹等。. 第三个工作是对模型的冗余神经元做筛检。我们提出了一种进化的自动剪枝和量化的策略，发表在SIGKDD 上面。前面讲的都是通过人为的先验知识去识别卷积神经网络中有哪些是冗余信息，比如有一个神经元比较小，认为它对输出的特征图影响比较小，我们就把它去掉，这样它的精度一般也不会有损失。这种方法的缺陷是，我们需要逐层去做神经网络剪枝。. 在这个工作中，我们提出了用于压缩GAN的一些指标。比如说这里会有一个关于判别器的 loss，就是我们期望压缩后的GAN生成的一些图像，放到原来的判别器里，跟原来的真实图像还是不能区分的，就是说我们还是希望尽可能多的保持图像生成能力。. 第一个方案是左下角的Data-Free方案，是不需要任何训练数据集的模型压缩技术。我们把用户给到的网络放在这里，网络的结构、权值信息是未知的，我们只知道网络的输入接口和输出特征是什么。在这个方案里，我们有了这样的一个Teacher Network模型，就会有一个想要的Student Network模型，可以根据我们预先需求的速度、大小、能耗等设计好。然后在前面接上一个生成器，把输入的随机信号喂到生成器里面，把生成的图像给到Teacher Network做出信息的提取，并且希望生成的数据在Teacher Network里表示出非常好的性质，这样的话我们就认为它是比较符合原始的Teacher Network所需要的训练数据集的样子。. 有了这个生成器和生成的图像，它的label就是Teacher Network所标记出来的，这样的话就可以构建出一个我们想要的数据集。通过这样的方式，再结合Teacher-Student的蒸馏方式，去帮助我们学习小的学生神经网络，就可以产生很好的压缩结果。. 首先我们来看无训练数据压缩方法的可视化结果。右上角是手写字体数据集，我们有一个训好的神经网络，通过Data-Free learning就可以把它每一类的数据做一个模拟。由于这个数据集其实比较简单，所以会产生一些图像的纹理信息。右下角是我们在一些人脸数据集上的结果，由于机器识别时关注的不是整张图，而是人的眉毛、眼睛等特征，所以生成时就产生了一些不一样的纹理。. 实验结果说明，用这种方案去学习Student Network在CIFAR和CIFAR上都达到了比较好的结果。比如原来的Teacher Network在CIFAR是但这些模型的计算代价其实是比较大的。在华为Atlas上，它原来的推理速度是 ms ，远远超过视频摄像头对实时数据的抓取所需要的速度。我们通过一系列的模型优化技术，最后把模型的推理速度优化到 40ms ，15倍以上的差距。如果我一秒想抓20帧图像的话，那40毫秒就足够去完成这样的实时推理的要求了。. 量子位x华为诺亚实验室：端侧AI模型的技术进展与未来 liming 来源：量子位. 华为端侧AI 量子位活动合辑. 普通人能用华为P30拍出银河么？这是我们在北京实拍的结果华为是不是在吹牛？乾明 P30 华为计算机视觉超分辨率. AI端计算应用：如何快速训练高精度模型并在设备端加速计算百度AI公开课报名人工智能端侧AI. 十年前你在用什么手机？十年手机变革回顾，那些与手机一同走过的青春 Game of Mobile Phone. 崔万铎华为小米苹果. 关于量子位加入我们寻求报道商务合作.
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