趨勢丨NPU時代來臨,瑞芯微加持百度飛槳打造AI應(yīng)用落地
前言:
在AI時代,深度學(xué)習(xí)框架和操作系統(tǒng)類似,起著承上啟下的作用,連接芯片與應(yīng)用,擁有強大算力的AI芯片加持,AI技術(shù)將得到更廣泛普及。
NPU成移動AI的核心載體
手機正常運行離不開SoC芯片,其集成的各個模塊共同支撐手機功能實現(xiàn),如CPU負(fù)責(zé)手機應(yīng)用流暢切換、GPU支持游戲畫面快速加載,而NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器)就專門負(fù)責(zé)實現(xiàn)AI運算和AI應(yīng)用的實現(xiàn)。
NPU又叫獨立網(wǎng)絡(luò)加速引擎?梢园凑兆置嬉馑祭斫,它是專門用來處理數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)的芯片。主要的工作是收到數(shù)據(jù)包,按照包的地址,快速轉(zhuǎn)發(fā)出去,就像一條快遞傳送帶。并且它只負(fù)責(zé)包的轉(zhuǎn)發(fā),無法處理其他業(yè)務(wù)邏輯。
CPU像是人的大腦,可以計算加減乘除,也可以用來學(xué)習(xí)英語,還可以用來邏輯推理,NPU更像是計算器,只能計算加減乘除,但因為“專器專用”,NPU處理效率很高,功耗更低。
如果沒有NPU,數(shù)據(jù)包的轉(zhuǎn)發(fā)也能通過CPU來進行處理,但當(dāng)設(shè)備多數(shù)據(jù)量大時,CPU占用就會變高,處理不過來時就會丟包,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)無法使用。而這些特定的數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則,可以交由NPU處理,CPU可以減少最多99%的工作量。
深度學(xué)習(xí)+開源的百度飛槳
在海量數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)的收集、組織、分析、運用都將推動社會的發(fā)展。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長、算法不斷演進和迭代,對極致算力的需求也越來越大,而軟硬件的充分結(jié)合則顯得尤為重要。
百度飛槳是國內(nèi)自主研發(fā)、開源開放、功能最完備的產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)平臺,集深度學(xué)習(xí)核心框架、基礎(chǔ)模型庫、端到端開發(fā)套件、工具組件和服務(wù)平臺于一體,提供深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)任務(wù)開發(fā)、訓(xùn)練、部署能力,加速企業(yè)從算法研發(fā)到產(chǎn)業(yè)落地的過程。
飛槳框架是源自產(chǎn)業(yè)實踐深度學(xué)習(xí)框架,同時支持靜態(tài)圖和動態(tài)圖搭建網(wǎng)絡(luò),支持高效大規(guī)模分布式訓(xùn)練,同時推出了像PaddleSlim模型壓縮還有安全加密的工具,以及在服務(wù)端和移動端進行預(yù)測部署一些引擎。
而Paddle Lite是飛槳推出的一套功能完善、易用性強且性能卓越的輕量化推理引擎,支持多種硬件、多種平臺,具備輕量化部署、高性能實現(xiàn)等重要特性。
在算力層向上,向下連接芯片,向上連接了應(yīng)用場景的就是深度學(xué)習(xí)框架及平臺,在AI時代能夠幫助開發(fā)者便捷、快速完成深度學(xué)習(xí)技術(shù)研發(fā)的作用。
據(jù)IDC報告顯示,百度飛槳與谷歌、Facebook名列前三,領(lǐng)銜中國深度學(xué)習(xí)平臺市場,也是市場份額前五中唯一的國貨。
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