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ARM+人工智能让机器学习更简单

时间:2018-02-23 11:06:15来源:人工智能网 作者:IT培训网 已有: 名学员访问该课程

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前言:由于机器学习技术为移动设备发展带来的益处,我们很难不把这看成是移动计算的未来。然而,Arm并不是第一个试图实现这一目标的公司。苹果已经设计并制造了一个“神经引擎”,作为iPhone X主要芯片组的一部分,来处理用于图像和语音处理的手机人工神经网络。

人工智能时代,什么最重要,那就是技术了。其中ARM+人工智能让机器学习更简单。

Arm+人工智能,机器学习处理器来了?如今,使用机器学习的智能手机依赖于云服务器,这限制了信息的处理方式。然而,若是拥有一个内置的人工智能处理单元,可以改变这种情况,并增加该设备的计算能力。

移动手机的重要部分
由于机器学习技术为移动设备发展带来的益处,我们很难不把这看成是移动计算的未来。然而,Arm并不是第一个试图实现这一目标的公司。苹果已经设计并制造了一个“神经引擎”,作为iPhone X主要芯片组的一部分,来处理用于图像和语音处理的手机人工神经网络。

谷歌为他们的Pixel 2智能手机打造的芯片组,也具有类似的功能。华为的Mate 10智能手机内置了由中国的智能手机制造商开发的一个神经处理单元。亚马逊可能也很快就会紧随其后,推出适用于Alexa智能音响的人工智能芯片。

然而,媒体指出,Arm过去的节能移动处理器产品列表可以看成是更广泛采用该公司人工智能芯片的历程。Arm并没有真正制造出他们设计的芯片,因此该公司已经开始与其硬件合作伙伴分享公司的智能芯片计划,比如智能手机芯片制造商高通。Arm预计将在2019年初前将他们的机器学习处理器内置在手机设备中。

内置人工智能
现在,几乎各大智能手机公司都说他们生产的手机使用了人工智能(AI),或者更确切地说,机器学习算法。然而,很少有手机运行的是自己的人工智能软件。这种情况可能很快就会改变:由于专门为移动手机和其他智能家居设备提供机器学习的处理器的出现,人工智能手机有朝一日可能标准化。

当今智能手机中几乎所有芯片均由英国芯片设计公司Arm制造,现在该公司想要将人工智能的力量应用到每一台移动设备上。目前,运行人工智能算法的设备依赖于云端服务器。这种设置局限性很大,因为在线连接会影响信息的传递。Project Trillium系列芯片将使这一过程更有效率。他们内置的人工智能芯片可以让设备在离线状态下继续运行机器学习算法。这减少了数据流量,加快了设备处理速度,同时也节省了电力。

Arm的机器学习小组负责人杰姆·戴维斯在接受媒体采访时表示:“我们分析计算工作量,计算出哪些部分占用了时间和功耗,并考虑是否可以改进现有的处理器。”在本地运行机器学习算法也意味着数据泄露的可能性会更低。

文章出自:http://qh.itpxw.cn/tech/201838396.html

文章标题:ARM+人工智能让机器学习更简单



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