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Qualcomm人工智慧引擎 加速手機端學習應用效率

在ARM日前宣佈推出可將更多人工智慧應用帶進終端裝置的Project Trillium設計平台後,Qualcomm也宣布採用旗下以軟硬體整合形式運作的人工智慧引擎,並且相容去年底推出的Snapdragon 845處理器,以及先前推出的Snapdragon 835、820,以及中階處理器Snapdragon 660,藉此打造更廣泛的裝置端人工智慧技術應用模式。

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Qualcomm人工智慧引擎分別藉由Snapdragon系列處理器核心硬體架構如Kryo客製化CPU、Hexagon Vector處理器,以及Adreno GPU運算效能,並且搭配Snapdragon神經處理引擎 (NPE)軟體架構達成整合應用效果,使裝置端可發揮人工智慧應用成效。

目前Snapdragon NPE將支援主流學習模型如Tensorflow、Caffe與Caffe2,並且透過開放神經網路交換格式 (ONNX),讓開發者可在多元Snapdragon平台及作業系統平台彈性應用,此外也支援Android 8.0 Oreo的Android神經網路 (Android NN)API,讓應用程式能直接在系統層進行學習,例如搭載Snapdragon 845處理器的終端裝置即可直接透過Android平台進行使用行為學習。

至於Hexagon神經網路程式庫也將允許開發人員直接在Hexagon Vector處理器上執行人工智慧演算法,藉此提供基礎機器學習優化操作,加速裝置端的人工智慧學習效果,並且可對應包含卷積式神經網絡,或是池化神經網路等架構。

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而Qualcomm表示包含小米、OnePlus、vivo、OPPO、Motorola、華碩、ZTE、Nubia、錘子手機與Blackshark在內智慧型手機製造商,都將藉由Qualcomm人工智慧引擎強化行動裝置端的學習應用,同時包含商湯科技 (SenseTime)、Face++、Elliptic Labs、ArcSoft、創通聯達智能技術公司 (Thundercomm)與Uncanny Vision也將藉由Qualcomm人工智慧引擎優化應用服務內容,例如騰訊與百度都將藉由Qualcomm人工智慧引擎優化手機端的應用服務或遊戲畫面表現。

楊又肇 (Mash Yang)
mashdigi.com網站創辦人兼主筆,同時也是科技新聞業流浪漢。

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