MWC 2018：人工智能成為主旋律

　　如果應用開(kāi)發(fā)人員和OEM廠(chǎng)商想要利用智能手機應用處理器內部的神經(jīng)引擎，他們需要一個(gè)與底層硬件掛鉤的軟件框架。“所有領(lǐng)先的移動(dòng)處理器設計公司(高通、聯(lián)發(fā)科、華為、蘋(píng)果)現在都提供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )SDK，”Demler觀(guān)察到。但他們都需要支持像Caffe和Torch這樣的流行培訓框架。

　　對聯(lián)發(fā)科來(lái)說(shuō)，聯(lián)發(fā)科提供了被稱(chēng)為NeuroPilot AI SDK的框架，該框架可以讓?xiě)瞄_(kāi)發(fā)人員和OEM廠(chǎng)商“深入到硬件，看AI軟件如何在CPU、GPU和專(zhuān)用AI加速器上運行”，Moynihan這樣表示。

　　與此同時(shí)，應用開(kāi)發(fā)人員和OEM廠(chǎng)商也需要能夠“查找并查看Android網(wǎng)絡(luò )API(Android NNAPI)的內容”，Moynihan補充道。Google為Android機器學(xué)習開(kāi)發(fā)了Android NNAPI和運行時(shí)引擎。“聯(lián)發(fā)科的NeuroPilot SDK完全符合Android NNAPI，”Moynihan補充道。

　　Android Neural Networks API的系統架構(來(lái)源：Google)

　　在部署能夠讓智能手機處理器運行AI應用的方法中，高通的方法似乎有些不同。

　　McGregor說(shuō)，高通的解決方案是不同的，因為“他們已經(jīng)在芯片上使用了多種資源，包括Hexagon DSP、Adreno GPU和Kryo CPU內核。”

　　然而他補充說(shuō)：“沒(méi)有可用的基準，不可能確定哪種方法更好，但高通模型確實(shí)提供了更高的靈活性。”

　　AI軟件之戰

　　無(wú)論底層硬件如何，畢竟最關(guān)鍵的還是能夠購在任何智能手機上體現AI體驗差異化的軟件。

　　McGregor說(shuō)：“現在，這些應用正瞄準著(zhù)手機上的常見(jiàn)功能，例如拍照和數字助理。但是，通常由第三方軟件開(kāi)發(fā)人員來(lái)開(kāi)發(fā)和訓練用于手機上的這種模型。”

　　他指出，“在有限的情況下，有些模型或庫是可用的。高通圍繞圖像識別開(kāi)發(fā)了一些庫，三星主要圍繞拍照，我相信蘋(píng)果也正在開(kāi)發(fā)自己的模型。“

　　在其他情況下，這取決于應用開(kāi)發(fā)人員，這是一個(gè)很大的限制，McGregor指出。“很多應用開(kāi)發(fā)人員并不習慣于使用深度學(xué)習，也無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)深度學(xué)習所需的大型數據中心，”他說(shuō)。

　　Linley Group的Demler在他最近的微處理器報告中也對人工智能軟件開(kāi)發(fā)提出了警告。 “處理器架構的多樣性給Android應用開(kāi)發(fā)人員帶來(lái)了挑戰，因為即使在缺乏專(zhuān)用深度學(xué)習加速器的設備上，這些應用也必須能夠運行。”而另一方面，iOS應用開(kāi)發(fā)人員只需要支持Apple設計的一些處理器就可以了。

　　Tirias Research首席分析師Kevin Krewell也警告說(shuō)：“我看到的最大問(wèn)題是，每個(gè)芯片和IP供應商都在以不同的方式做機器學(xué)習。ARM可能有最佳的機會(huì )，在一個(gè)IP上對多個(gè)廠(chǎng)商實(shí)施標準化。