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如何应对人工智能在智能手机上的混乱局面

作者:大时代娱乐2019-01-01

Facebook有一套内部工具,可以尝试优化其神经网络,以便在移动设备上运行。然而,该公司发现很难在复杂的拜占庭智能手机市场中找到方向,该市场拥有数千种不同的芯片组,其中大多数性能不佳,软件堆栈达不到任务要求。

移动设备上的人工智能有点令人困惑,这让Facebook头疼,它90%的广告收入来自使用移动服务的用户。

这些是Facebook最近的一篇研究论文的内容,详细介绍了他们必须如何想出各种技术来解决移动设备中的硬件缺陷。

这包括调整应用程序中有多少“线程”,以实现许多不同芯片设计和功能的共同点。这意味着他们通常无法“优化”给定设备的代码。

他们写道,尽管Facebook拥有巨大的资源,但整个行业还是需要做很多事情。

“Facebook机器学习:理解边缘推理”论文发表在Facebook研究网站的发布页面上,由Carole Jean Wu和25位同事撰写。它于明年2月在华盛顿举行的IEEE高性能计算机体系结构国际研讨会上公布。

作者概述了两个方面的问题:越来越多的人需要在手机上实现人工智能。但是,该设备中的芯片和软件模式是“狂野西部”,不同部分的混乱,不同的软件API,通常性能较差。

“边缘”设备需要智能手机、Oculus Rift耳机和其他设备等应用程序来执行“推理”,这是机器学习的一部分,在机器学习中,计算机使用经过训练的神经网络来回答问题。

作者引用了一些事情,例如上传到Instagram的图像的实时推断,这些任务需要本地处理以避免推理延迟到云端。

但是考虑到大量的智能手机,Facebook面临着硬件的挑战。

他们指出,该公司的“神经网络引擎部署在超过10亿台移动设备上”,包括“超过2000个独特的SOC[芯片系统、半导体不仅包括微处理器,还包括其他计算模块]。这是10000种不同型号的手机和平板电脑。

平均来说,这些手机的CPU不是很好:“几乎所有的移动推理都是在CPU上运行的,而且大多数部署的移动CPU内核都是旧的和低端的。”特别是今年,他们看到的所有智能手机中只有四分之一运行2013年或之后设计的CPU。

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