如何打破边缘端芯片算力有限的困局?阿里 AILabs 这么做!

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如何打破边缘端芯片算力有限的困局?阿里 AILabs 这么做!

初商南 2019-08-16 00:16:20 浏览371
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小叽导读:在 AI 领域,芯片如果没有足够的计算能力,就无法支撑无人驾驶、可穿戴设备的实际落地。本文介绍了ACE(AILabs Compute Engine),一个边缘端的异构计算引擎。它支持端云一体的模型管理,支持 GPU、DSP 和 VPU 等异构加速芯片,引入了 Google UINT8量化方案、FaceBook QNNPACK 加速库等最新的技术。在自研硬件上,和芯片厂商深度合作针对中低端芯片做出了特例优化,落地了手势识别、宠物检测和笔尖检测等业务。


一、背景

1.1 无芯片不 AI

人工智能产业得以快速发展,无论是算法的实现、海量数据的获取和存储还是计算能力的体现都离不开目前唯一的物理基础——芯片,是否有符合市场业务需求的 AI 芯片是至关重要的。

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针对目标应用是“训练”还是“推断”,是在“云端”还是“终端”,可以把 AI 芯片

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