晶鑫科技与Deeplite合作推广精简的深度学习模型

领先的32/64位高性能,低功耗,精简RISC-V CPU内核供应商,RISC-V基金会白金会员,精信技术有限公司和Lightweight Intelligence™的创建者,Lightweight Intelligence™是一家总部位于蒙特利尔的新公司,加拿大公司Deeplite,Inc.宣布将携手合作,在基于AndeStar™V5架构的RISC-V CPU核心上部署高度优化的深度学习模型,从而使AI深度学习模型更轻,更快,更简单。高效节能。

近年来,诸如支持人工智能(AI)的家庭助理之类的智能设备如雨后春笋般出现,为将极其精简的深度学习模型应用于日常生活提供了理想的平台。为了追求低功耗,低计算资源和高效运行,智能设备必须易于使用并且能够实时响应用户请求。如今,为了响应复杂的AI模型计算和功耗要求,大多数智能设备必须将用户数据和要求发送到云以进行AI处理,然后将结果返回给智能设备。

晶鑫科技和Deeplite共同推出了一种解决方案,该解决方案使诸如智能家居助手之类的人机交互界面能够在本地运行,并且几乎不需要连接到云。当智能家居助手通过小型摄像机检测到人时,设备将自动“唤醒”。其目标是优化在Andes A25和D25F上运行的深度学习模型,这是第一个使用DSP SIMD ISA的商业RISC-V内核,适用于低成本AI边缘计算应用。该团队从在13MB视觉唤醒词(VWW)视觉唤醒关键字数据集上训练的MobileNet模型开始,然后使用Deeplite的硬件感知优化引擎自动发现,训练和使用小于188KB的新模型。

首席技术官兼执行副总裁苏洪孟博士说:“我们发现越来越多的行业需要在我们的RISC-V内核(如A25和D25F)上运行具有DSP指令的嵌入式,优化的深度学习模型,以加快深度学习的计算速度。” “ Deeplite提供了可在晶鑫内部使用的解决方案,还使我们的客户能够在晶鑫RISC-V CPU内核上将深度学习算法应用于资源有限的边缘设备。”

“我对这次合作感到非常兴奋!Deeplite不仅在最低精度的影响下提供了多达69倍的深度学习模型优化,而且还使人工神经网络架构的设计自动化,该设计耗时且容易出错之前。” Deeplite,Inc.首席执行官Nick Romano表示:“过去需要数周的反复试验才能完成的工作现在可以在几个小时内自动完成!将Deeplite的Lightweight Intelligence™和Crystal最好的CPU结合起来,使我们可以将AI进一步扩展到日常生活中“

通过将Deeplite的行业领先的优化技术与Crystal最先进的RISC-V CPU结合起来,需要原始设备制造商(OEM)以及微机级存储器和计算要求,例如语音识别或人员检测。应用程序开发人员可以为用户提供在设备上保留数据的能力,同时仍可以在全球范围内的真实环境中提供AI所需的实时无缝响应。

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