人工智慧終端推論需求大爆發 專用晶片非唯一解答
隨深度學習(Deep Learning；DL)在圖像辨識、語音辨識及自然語言等領域快速發展，在雲端推論(cloud inferencing)之外，為滿足即時性、隱私、離線使用等特定場景，品牌及處理器業者紛紛投入適合終端推論(on device inferencing)的人工智慧(AI)處理器開發，在消費性電子領域中又以智慧型手機為代表的行動終端相關業者最為積極。
內文目錄
四類終端處理器AI運算各有優劣 DLA效能最佳 GPU若未經適當優化表現反不如CPU- 視覺處理為終端最主要AI應用 然不同圖像辨識情境對AI運算能力要求不同
- 主要業者On Device AI策略
- Facebook及亞馬遜終端AI策略以開發平台推廣為主
- 現階段發展DLA加速器並不一定是最好的選擇
圖表目錄
- 支援終端推論的處理器類型主要功能與優勢
- 四類終端處理器效能與功耗表現
- AI應用於視覺處理的三個層次
- 蘋果Core ML開發架構
- Google Pixel Visual Core架構
共 7 個圖表
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