假设你正在30米深处潜水,下面是一块暗礁,周围聚集着各种外形奇异的生物,有一种身上布满银色条纹的小黄鱼,你很想知道它是什么物种。你可以胡乱找出一张随身携带的鱼类图表,但你真正需要的是一种更加方便、快速的解决方案。进入2019年,相关技术已经问世。现在,你的防水智能手机装载了Arm的机器学习和目标检测处理器,你的体验将会大不相同。
潜水镜运用生动的平视显示器实时传递信息,手机内的 Arm 芯片配备了先进的目标检测处理器,能够筛选出最重要的场景数据,同时操作系统会要求强大的机器学习处理器详细识别鱼类、其他相关区域和危险。手机可以对你接收的信息进行智能过滤,因此你不会被过多的数据淹没。Arm 的 Project Trillium和新机器学习技术真是要把这种远景变为现实,而同样的愿景还有很多。
我们推出的 Project Trillium 将在人工智能 (AI) 领域引发新一轮发明潮,其中的关键要素就是机器学习。这一成就的实现要归功于 Arm 长期投入巨资,旨在研发出我们和合作伙伴翘首以盼的未来设备。正如我们所见,越来越多的产品快速引入边缘计算和机器学习,预计未来世界的大多数“物品”都能达到一个新的智能水平。事实上,有人问:“你为什么想提高设备的智能水平?”何乐而不为呢?
机器学习预示着行业拐点
我认为,在二三十年时间内,机器学习的发展将一直是计算领域最大的拐点,它将对我能想象到的几乎所有领域产生重大影响。有人问我机器学习将会对哪些领域产生影响,我的回答是,我想象不出有哪个领域会不受影响。此外,这种影响会随时在边缘产生,我之所以这样说是因为,我们需要遵守物理定律、经济规律和很多国家法律。全世界没有足够的带宽可以对当今拍摄的所有视频进行实时分析,将数据传输云进行处理的功率要求和成本也令人望而却步。
谷歌发现,如果全世界所有 Android 设备每天执行三分钟语音识别,公司就需要处理两倍的计算能力。换言之,全球最大的计算基础设施规模需要扩大一倍。此外,人们需要无缝用户体验,不会接受在云中执行机器学习处理所带来的延迟。而且,要想提高可靠性,机器学习就不能依赖稳定的互联网连接,特别是控制关乎安全的操作时。
除技术逻辑外,鉴于法律规定和用户对隐私与安全的期望,大多数人还是希望将数据保存在自己的设备上,这一论断的证据可参阅Arm在 2017 年发起的《人工智能的今天与明天》报告中,Project Trillium 会将这一切变为现实。
Project Trillium 会引入哪些目前市场不存在的新元素?
Project Trillium 是一套 Arm 产品,可以为设备制造商提供他们需要的所有硬件和软件选择。它还能无缝接入 Arm 的合作伙伴库,获取神经网络 (NN) 应用,包括领先的框架,例如谷歌TensorFlow、Caffe、Android NN API 和MXNet。
Arm 机器学习处理器背后的架构专为特定用途设计,不仅高效且完全可扩展。它能以推出时的形式使处理器按照每秒约五万亿次操作的速度运行,手机功耗预算仅为 1-2 瓦特,相当于难度最大的日常机器学习任务。实际使用过程中性能会更高。这意味着,搭载 Arm 机器学习处理器的设备将不依赖云,独自完成机器学习。显然,这种特性对潜水镜等产品来说至关重要,同时无人驾驶车辆等不能依赖稳定网络连接的设备也急需这种功能。
现在,我们针对移动市场和智能 IP 相机对 Project Trillium 的技术进行了优化,因为这些领域的设备制造商对边缘机器学习性能有需求。但随着在各种主流市场普及机器学习的计划日趋成熟,我们将按照需求对 Arm 机器学习技术进行扩展。
我们已经看到一些基于 Arm 的设备上已经在运行机器学习任务,例如配备关键词识别功能的智能扬声器等产品。这种形势会继续保持,并将迅速扩张。高端市场的互连汽车和服务器在运用机器学习推理(用训练后的模型分析数据),我们也能针对这些应用进行技术扩展。现在,我们的机器学习处理器架构功能多样,可根据任何设备进行扩展,所以我们更应该做的是在市场需要时按需供应。这样,我们自己以及生态系统内的合作伙伴就可以快速、灵敏地对任何良机作出反应。
除 Arm 机器学习处理器外,我们还推出了姐妹产品:Arm 目标检测 (OD) 处理器。这是第二代设备,第一代计算机视觉处理器已在Hive 监控摄像头中成功应用。目标检测处理器可以在 50x60 像素以上的图像中检测到物体,以每秒 60 帧的速度实时处理全高清图像。此外,它每帧能检测到几乎无数个目标,可轻松处理最杂乱的珊瑚礁或足球场。
Project Trillium 具有可扩展性且功能全面,可利用计算领域应用最广泛的先进技术提供多种性能选项。例如,有些机器学习应用不需要专门的机器学习硬件,将在Arm Cortex-M系列产品等超低功耗微处理器上运行机器学习。如今,Cortex-M 处理器已将机器学习推理应用于数百万台物联网设备。Project Trillium 也从中发挥了作用,它能通过用于提高处理器性能、经过高度优化的 CMSIS-NN软件,即时升级超低功耗设备。
此外,全新的机器学习 IP 套件包含Compute Library,可优化Arm Cortex-A CPU和Arm Mali GPU 上运行的更高端机器学习应用。
综上所述,无论开发人员想使用 Arm Cortex-A、Cortex-M CPU、Arm Mali GPU,还是使用 Arm 机器学习和目标探测传感器的任何组合,Project Trillium 都能帮助 Arm 全面响应市场机遇。
简而言之,机器学习并不代表一种设备类别,而是几乎所有设备都会采用的技术功能,在这一领域中,Project Trillium 将成为支柱产品。无论是通过智能潜水镜等新奇产品实时传递信息,还是对住宅、办公室或汽车机进行语音控制,都离不开它。未来我们会展出完整的 Arm 机器学习技术,引发更广泛的关注,并推动智能互连设备不断向前发展,开拓以人工智能为基础的新领域。
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原文标题:是时候改变你所认知的机器学习体验了!
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