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機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為我們生活中不可或缺的一部分

倩倩 ? 來源:百度粉絲網(wǎng) ? 2020-04-20 15:59 ? 次閱讀
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機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為我們生活中不可或缺的一部分。通過自然語言處理(NLP),圖像分類和對象檢測的人工智能AI)應(yīng)用程序已深深地嵌入到我們使用的許多設(shè)備中。大多數(shù)AI應(yīng)用程序都通過基于云的引擎提供服務(wù),這些引擎可以很好地滿足其用途,例如在Gmail中鍵入電子郵件響應(yīng)時(shí)獲取單詞預(yù)測。

盡管我們享受這些AI應(yīng)用程序帶來的好處,但這種方法帶來了隱私,功耗,延遲和成本挑戰(zhàn)。如果存在一個(gè)本地處理引擎能夠在數(shù)據(jù)本身的原始位置執(zhí)行部分或全部計(jì)算(推斷),則可以解決這些挑戰(zhàn)。對于傳統(tǒng)的數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)而言,這已經(jīng)很難做到了,在傳統(tǒng)的數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)中,內(nèi)存成為了耗電的瓶頸。該問題可以通過多級存儲器以及模擬內(nèi)存計(jì)算方法來解決,該方法可以使處理引擎共同滿足更低的毫瓦(mW)至微瓦(uW)功率要求,從而可以在以下條件下執(zhí)行AI推理網(wǎng)絡(luò)的邊緣。

當(dāng)AI應(yīng)用程序通過基于云的引擎提供服務(wù)時(shí),用戶必須(有意或無意)將一些數(shù)據(jù)上傳到云,計(jì)算引擎將在該云上處理數(shù)據(jù),提供預(yù)測,并將預(yù)測發(fā)送到下游以供用戶使用。

為了使用本地處理引擎解決這些挑戰(zhàn),必須首先使用給定的數(shù)據(jù)集對將要執(zhí)行推理操作的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,以實(shí)現(xiàn)所需的用例。通常,這需要大量的計(jì)算(和內(nèi)存)資源以及浮點(diǎn)算術(shù)運(yùn)算。結(jié)果,機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的訓(xùn)練部分仍然需要在具有數(shù)據(jù)集的公共或私有云(或本地GPU,CPU,FPGA場)上完成,以生成最佳的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。一旦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型準(zhǔn)備就緒,就可以使用小型計(jì)算引擎為本地硬件進(jìn)一步優(yōu)化模型,因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不需要反向傳播進(jìn)行推理操作。推理引擎通常需要大量的乘積(MAC)引擎。

大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型需要大量的MAC操作。例如,即使是相對較小的“ 1.0 MobileNet-224”模型也具有420萬個(gè)參數(shù)(權(quán)重),并且需要5.69億個(gè)MAC操作來執(zhí)行推理。由于大多數(shù)模型都由MAC操作控制,因此這里的重點(diǎn)將放在機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算的這一部分上,并探索創(chuàng)造更好解決方案的機(jī)會。下面的圖2說明了一個(gè)簡單的,完全連接的兩層網(wǎng)絡(luò)。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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