本周的嵌入式視覺峰會(huì)在加利福尼亞州圣克拉拉市舉行，Movidius是幾家參展芯片公司之一。Movidius曾宣布與谷歌公司的一月份交易，供應(yīng)一種芯片（見上圖），該芯片將用于一款來自搜索巨頭的尚未推出的移動(dòng)設(shè)備中，與此同時(shí)，被稱為首個(gè)嵌入U(xiǎn)SB記憶棒的深度學(xué)習(xí)模塊已于4月28日首次亮相。使用1瓦的電量，目的就是為移動(dòng)設(shè)備，如寄生蟲、照相機(jī)和機(jī)器人等等提供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能。
手機(jī)芯片領(lǐng)導(dǎo)者高通公司，宣布一款其Snapdragon神經(jīng)處理引擎的軟件開發(fā)工具包，該工具包可以讓智能手機(jī)、無人駕駛飛機(jī)和其他設(shè)備更好地追蹤對象和識別聲音。英特爾、ARM、CEVA和Cadence Design Systems公司也對自家芯片的深度學(xué)習(xí)實(shí)用性做了相應(yīng)的推廣。與此同時(shí)，谷歌，作為在深度學(xué)習(xí)的領(lǐng)導(dǎo)者之一，于本周宣布，其開源TensorFlow深度學(xué)習(xí)軟件將支持低功耗八位處理器，這對移動(dòng)應(yīng)用而言是至關(guān)重要的。
深度學(xué)習(xí)通常模擬一些大腦神經(jīng)元的活動(dòng)，可以讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)如何識別數(shù)據(jù)模式。 “我們有太多的數(shù)據(jù)需要電腦來理解，而不需要人來做，”谷歌大腦項(xiàng)目高級研究員Jeff Dean解釋說。 用深度學(xué)習(xí)的能力進(jìn)行分析，更重要的是，學(xué)習(xí)那些數(shù)據(jù)是對最新語言和物體識別，以及自然語言處理的高度負(fù)責(zé)。
即使深度學(xué)習(xí)以及其他人工智能技術(shù)正越來越多地被作為云服務(wù)形式由谷歌、IBM和微軟等公司開發(fā)，移動(dòng)設(shè)備的獨(dú)特需求正推動(dòng)著將AI融入到芯片中去。
具體來說，深度學(xué)習(xí)愈發(fā)集中地應(yīng)用到各種計(jì)算機(jī)視覺問題中去，通常依賴于數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)本地處理，這是相當(dāng)有用的。事實(shí)證明，對于許多視覺應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)被證實(shí)已經(jīng)優(yōu)于大多數(shù)其他計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)很長一段時(shí)間。
“我們正處在一個(gè)圈地運(yùn)動(dòng)階段，”伯克利設(shè)計(jì)技術(shù)公司嵌入式芯片發(fā)起人Jeff Bier說道?！靶酒圃焐陶趦?yōu)化硅芯片來運(yùn)行這些算法，以達(dá)到最低的功耗?！?/p>
移動(dòng)設(shè)備的低功耗需求，是一個(gè)關(guān)鍵原因，深度學(xué)習(xí)算法越來越需要嵌入芯片。設(shè)備和云之間移動(dòng)數(shù)據(jù)來回需要花費(fèi)大量的電能，需要更強(qiáng)大的功能，更昂貴的并行處理芯片，如Nvidia的圖形處理單元（GPU），Brick說道。 “智能移動(dòng)和嵌入式設(shè)備關(guān)鍵要素，”。工程高通公司物聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)計(jì)算高級工程師Raj Talluri說道。
更重要的是，一些應(yīng)用，如自動(dòng)駕駛汽車（尤其是避免碰撞和制動(dòng)方面），不涉及連接到云，特別是首先要在處理器和內(nèi)存之間移動(dòng)數(shù)據(jù)，這是一個(gè)持續(xù)存在問題。 “延遲可能是我們要解決的下一個(gè)大問題，”Talluri說。 “延遲可以區(qū)分有用和無用之處”。
最后，安全和隱私問題，是在設(shè)備上衡量數(shù)據(jù)的處理，而不是將其存儲在云中。
由于深度學(xué)習(xí)變得更加普及，無論是在云中，還是在芯片上，它可以讓更多的企業(yè)開發(fā)新的應(yīng)用程序，特別是讓計(jì)算機(jī)的行為更加人性化。
一些設(shè)想的新應(yīng)用包括直飛并了解最佳著陸地點(diǎn)而無需全球定位系統(tǒng)功能，智能相機(jī)識別鏡頭里人們的行為（如某個(gè)跌倒的老人）。
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