嵌入式AI簡報 (2019-05-30)

關注模型壓縮、低比特量化、移動端推理加速優化、部署

註：PC端微信鏈接打不開請用手機打開

業界新聞

  • 谷歌限制華為安卓合作，余承東透露華為欲布局自研操作系統 | 新智元摘要：谷歌宣布，將限制與華為在安卓方面的合作。在美國將華為列入「實體名單」後，任正非回應表示「華為沒問題，已做好準備」。此前華為消費者業務CEO余承東曾提及華為打造操作系統的核心能力，這意味著或許離華為自研的操作系統問世不遠了；
  • ARM發布全新架構CPU、GPU及AI內核，華為或將無緣 | 新智元摘要：全球領先半導體知識產權(IP)提供商ARM重磅發布了下一代架構設計方案，其中包括：Cortex-A77 CPU；Mali-G77 GPU；ARM ML處理器；
  • 瑞芯微發布面向RK3399Pro/RK1808晶元平台的全新三大開發套件 | cnBeta摘要：福州瑞芯微電子Rockchip宣布旗下AI平台重大升級，正式面向全球AI開發者發布三大開發套件：AI開發工具包RKNN-Toolkit、AI SDK軟體開發工具包Rock-X SDK，以及AI人工智慧計算棒RK1808 AI Compute Stick。

    RK3399Pro與RK1808 AI晶元平台為瑞芯微旗下最新旗艦芯，均帶有獨立硬體NPU加速器。RK3399Pro能為AI人工智慧開發者提供一站式Turnkey解決方案，片上NPU（神經網路處理器）運算性能達3.0TOPs，具有高性能、低功耗、開發易等優勢，已應廣泛應用於智能駕駛、圖像識別、安防監控、無人機、語音識別等AI應用領域;RK1808 AI晶元平台內置的NPU算力強大，可實現語音喚醒、語音識別、人臉檢測及屬性分析、人臉識別、姿態分析、目標檢測及識別、圖像處理等一系列功能，可廣泛應用於安防、教育、清掃、車載、穿戴、家電、存儲等各場景中；

  • 獲高通阿里投資後，耐能推出首顆為3D人臉識別定製的AI晶元 | 機器之能摘要：耐能——這是一家由前高通華人工程師組建的晶元團隊，成立於2015年，聚焦在終端 AI 晶元解決方案，主攻智能手機、智能安防、智能物聯網等領域。成立三年，推出兩代六款IP，基於和高通、知名家電廠商的合作經驗，兩代IP的開發實戰，耐能終於底氣十足地踏出了關鍵一步，基於第二代IP標準版本推出首顆自家品牌的系統級AI晶元，同時也是市面上首顆專為3D人臉識別進行優化的終端晶元。耐能發布AI晶元KL520，專為智能物聯網應用所設計，兼顧語音和圖像不同數據類型處理，支持2D、3D圖像識別，適用於結構光、ToF、雙目視覺等3D感測技術並計算不同神經網路模型，可應用於智能門鎖/門禁、掃地機器人等智能家居場景，無人機、智能玩具、機器人等智能硬體產品線。值得一提的是，該顆晶元目前已經量產，並且已經與中國大陸和台灣兩地的數家客戶達成合作。在深圳媒體溝通會現場，耐能宣布了與大唐半導體、奧比中光、驀然認知等廠商的合作計劃；
  • 平頭哥新動態：蓄勢待發，RISC-V必有一席之地 | EETOP摘要：今年，平頭哥半導體團隊將進一步發布更多面向不同應用的嵌入式CPU處理器，積极參与RISC-V開源生態建設，以及二十餘項技術標準小組的工作，推動RISC-V技術持續演進；
  • 英偉達首款邊緣計算AI平台EGX重磅發布！實時處理，高性能、可擴展 | 新智元

    摘要：英偉達最新發布首款面向邊緣設備的AI平台Nvidia EGX，將 AI 帶到了網路的邊緣。該平台可以實時感知、理解和處理數據，而無需先將數據發送到雲端或數據中心；

  • 0.5秒閃譯，12倍速轉寫，科大訊飛一口氣發布五款超強AI產品 | 量子位摘要：演算法無限接近極限，場景千樹萬樹梨花開，但如何真正讓AI之能觸達用戶？科大訊飛的答案：終端硬體，而且是演算法定義的硬體：訊飛翻譯機3.0內置了高通驍龍八核處理器，支持普通話與粵語、東北話、河南話、四川話等方言之間的翻譯，還新增了維漢、藏漢等民族語言翻譯，翻譯速度也再度提升，達到「0.5秒閃譯」，並提升了圖像拍照翻譯水平。此外還有訊飛轉寫機，訊飛智能錄音筆，訊飛智能辦公本，訊飛學習機等；

論文

  • 深度壓縮感知，新框架提升GAN性能 | 新智元摘要：DeepMind提出一種全新的「深度壓縮感知」框架，將壓縮感知與深度學習相結合，顯著提高了信號恢復的性能和速度，並提出一種改進GAN的新方法；
  • 速度提升17.5倍！百度提出語音合成新模型ParaNet，一個完全並行的神經TTS系統 | 量子位摘要：百度提出了一種非自回歸序列到序列的模型ParaNet，引入了一個完全並行的神經TTS系統，將文本轉換成光譜圖。和此前百度提出的實時語音合成系統Deep Voice 3相比，ParaNet可在保證準確率相當的情況下，將速度提升到17.5倍；
  • UIUC聯合IBM、Inspirit IoT推出最新DNN/FPGA協同設計方案，助力物聯網終端設備AI應用 | 機器之心

    摘要：UIUC、IBM 和 Inspirit IoT, Inc（英睿物聯網）的研究人員提出 DNN 和 FPGA 加速器的協同設計方案（DNN/FPGA co-design），通過首創的「Auto-DNN」網路搜索引擎 +「Auto-HLS」加速器生成技術，自動生成適用於終端設備的 DNN 模型及 FPGA 加速器設計。在使用相同的終端設備，由該協同設計自動生成的物體檢測方案在檢測精度、速度和效能方面均大幅領先現時最優的 DAC18 System Design Contest 冠軍方案。

開源項目

  • 登頂五大數據集！最強目標跟蹤演算法SiamRPN++開源了，商湯出品 | CVPR 2019 Oral | 量子位摘要：商湯SiamRPN++幾乎不受複雜場景的影響。不止如此，它已經在多個數據集上成為了State-of-the-Art。同時也成了商湯Siam家族的驕傲。現在，整個家族都開源了：· SiamMask (CVPR 2019)· SiamRPN++ (CVPR 2019 oral)

    · DaSiamRPN (ECCV 2018)

    · SiamRPN (CVPR 2018)· SiamFC (ECCV 2016)
  • XiaoMi/kaldi-onnx: Kaldi model converter to ONNX摘要：kaldi到onnx的轉換工具開源了，可以配合mace在設備端運行語音nnet模型推理，對語音領域感興趣可以關注；
  • TensorFlow官方發布剪枝優化工具：參數減少80%，精度幾乎不變 | 量子位摘要：去年TensorFlow官方推出了模型優化工具，最多能將模型尺寸減小4倍，運行速度提高3倍；最近現又有一款新工具加入模型優化「豪華套餐」，這就是基於Keras的剪枝優化工具：https://github.com/tensorflow/model-optimization；

博文

  • CPU體系結構之手排流水線專題（一） | 知乎摘要：arm底層彙編優化。關於流水線我打算分三個篇幅來講，盡量做到系統全面：第一篇講背景以及理論知識；第二篇是ARM具體的架構信息以及在手機上做的一些實驗；第三篇就是講如何花式操作流水線，舉例子；本文是第一篇；
  • CUDA 並行計算入門視頻 | 機器之心摘要：什麼是 CUDA？CUDA 並行計算包括哪些方面？CUDA 的線程層次有哪些？如何更加高效的調用線程來執行程序命令？如何在實際應用中利用 GPU 加速我們的應用程序？如何在深度學習中使用 CUDA？英偉達開發者社區經理暨高級講師何琨帶你入門 CUDA 並行計算；
  • 華為方舟編譯器做了些什麼，讓安卓有了「絲滑」的感覺 | 碼農翻身摘要：作者基於無虛擬機運行、多語言聯合優化、更搞笑的內存回收機制來分析方舟編譯器，不過作者也提到這些都是猜測，還是等方舟編譯器開源了，再一探究竟吧；
  • 模塊設計之 SKNet, GCNet, GloRe, Octave | 極市平台摘要：本文對SKNet, GCNet, GloRe, Octave4篇較新較火的網路模塊設計與優化相關文章進行了對比總結，含兩篇CVPR2019的工作；
  • 用代碼模擬CPU | 機器之心摘要：晶元的設計到底有多難？想要回答這個問題最好還是先自己實踐一下。最近，來自 BBC 的一名資深軟體工程師 Daniel Harper 使用 Go 語言成功模擬出了一個 CPU 的所有功能，並把自己的經歷寫成了博客，引起了人們的熱議。這篇文章也告訴我們：完整地了解計算機的工作原理是多麼重要；
  • 美國禁令與華為極限生存簡析 | 知乎

往期回顧

  • 2019-05-15
  • 2019-04-27
  • 2019-04-13
  • 2019-03-31

Wechat ID: NeuroMem

Editor: github.com/ysh329Project: github.com/ysh329/aweso

本作品採用知識共享署名-相同方式共享 2.0 通用許可協議進行許可。
推薦閱讀：
相关文章