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本文作者: 呂倩 | 2018-06-28 16:58 |
6月28日,小米人工智能與云平臺副總裁崔寶秋博士在開源中國開源世界高峰論壇上發(fā)表《小米 AI 時代的開源》演講,并在會上宣布,開源小米自研的移動端深度學習框架 Mobile AI Compute Engine (MACE)。地址:https://github.com/XiaoMi/mace
近年來,隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的深入發(fā)展和IoT智能設備的普及,以及用戶對智能性,低延遲和隱私保護的訴求變得越來越高,移動設備上的離線深度學習應用變得越來越普遍。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,MACE 是專門為移動設備優(yōu)化的深度學習模型預測框架,MACE 從設計之初,便針對移動設備的特點進行了專門的優(yōu)化:
速度:對于放在移動端進行計算的模型,一般對整體的預測延遲有著非常高的要求。在框架底層,針對ARM CPU進行了NEON指令級優(yōu)化,針對移動端GPU,實現(xiàn)了高效的OpenCL內(nèi)核代碼。針對高通DSP,集成了nnlib計算庫進行HVX加速。同時在算法層面,采用Winograd算法對卷積進行加速。
功耗:移動端對功耗非常敏感,框架針對ARM處理器的big.LITTLE架構(gòu),提供了高性能,低功耗等多種組合配置。針對Adreno GPU,提供了不同的功耗性能選項,使得開發(fā)者能夠?qū)π阅芎凸倪M行靈活的調(diào)整。
系統(tǒng)響應:對于GPU計算模式,框架底層對OpenCL內(nèi)核自適應的進行分拆調(diào)度,保證GPU渲染任務能夠更好的進行搶占調(diào)度,從而保證系統(tǒng)的流暢度。
初始化延遲:在實際項目中,初始化時間對用戶體驗至關(guān)重要,框架對此進行了針對性的優(yōu)化。
內(nèi)存占用:通過對模型的算子進行依賴分析,引入內(nèi)存復用技術(shù),大大減少了內(nèi)存的占用。
模型保護:對于移動端模型,知識產(chǎn)權(quán)的保護往往非常重要,MACE支持將模型轉(zhuǎn)換成C++代碼,大大提高了逆向工程的難度。
此外,據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,MACE 支持 TensorFlow 和 Caffe 模型,提供轉(zhuǎn)換工具,可以將訓練好的模型轉(zhuǎn)換成專有的模型數(shù)據(jù)文件,同時還可以選擇將模型轉(zhuǎn)換成C++代碼,支持生成動態(tài)庫或者靜態(tài)庫,提高模型保密性。
目前MACE已經(jīng)在小米手機上的多個應用場景得到了應用,其中包括相機的人像模式,場景識別,圖像超分辨率,離線翻譯(即將實現(xiàn))等。
此外,隨著MACE一起開源的還有 MACE Model Zoo 項目,目前包含物體識別,場景語義分割,圖像風格化等多個公開模型。后續(xù)會增加更多模型。
上方是用MACE Model Zoo中的fast style transfer(快速風格遷移)模型在手機端生成的風格化圖片。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,此前小米曾參與多個國際重大的開源項目,比如Hadoop,HBase,Spark,TensorFlow等,同時,小米也積極參與自研、具有通用性的軟件系統(tǒng)。過去幾年,小米相繼推出了Linden(分布式實時搜索系統(tǒng)),Open-Falcon(互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)級監(jiān)控系統(tǒng))、Pegasus(分布式KV存儲系統(tǒng))等一系列開源項目。
在AI方面,小米開源了自研的針對移動端設備優(yōu)化的深度學習框架 MACE,目前已經(jīng)支持內(nèi)部的多個業(yè)務。
另外,6月29日至7月2日雷鋒網(wǎng)將在深圳舉辦 CCF-GAIR 大會,小米首席架構(gòu)師、小米人工智能與云平臺副總裁崔寶秋將作為嘉賓出席并發(fā)表演講。
全球人工智能與機器人峰會(CCF-GAIR) 由中國計算機學會(CCF)主辦,雷鋒網(wǎng)、香港中文大學(深圳)承辦,得到了深圳市政府的大力指導,是國內(nèi)人工智能和機器人學術(shù)界、工業(yè)界及投資界三大領域的頂級交流盛會,旨在打造國內(nèi)人工智能領域最具實力的跨界交流合作平臺。
CCF-GAIR 2018 延續(xù)前兩屆的“頂尖”陣容,提供1個主會場和11個專場(仿生機器人專場,機器人行業(yè)應用專場,計算機視覺專場,智能安全專場,金融科技專場,智能駕駛專場,NLP專場,AI+專場,AI芯片專場,IoT專場,投資人專場)的豐富平臺,意欲給三界參會者從產(chǎn)學研多個維度,呈現(xiàn)出更富前瞻性與落地性相結(jié)合的會議內(nèi)容與現(xiàn)場體驗。
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