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ARM李陳魯:基于ARM架構的計算機視覺

4月21日,TEF科技娛樂季(上海站)之2017亞太人工智能峰會在上交會期間隆重舉行。2017亞太人工智能峰會由AI科學創新與未來、AI深度學習專場、AI語音與視覺識別技術、AI無人駕駛引領汽車、AI與教育、AI與家庭娛樂、AI與計算機視覺、AI與VR、AI與物聯網等板塊組成。會上,ARM公司生態系統經理李陳魯做了題為《基于ARM架構的計算機視覺》的精彩演講。
 
ARM李陳魯:基于ARM架構的計算機視覺-DVBCN
 
圖為:ARM公司生態系統經理 李陳魯
    
李陳魯介紹到,雖然大家對ARM可能不太了解,但大多數人每天都要和ARM的設備打交道。他表示,ARM并不是一家生產任何硬件的公司,也沒有自己的品牌的設備。但是幾乎這個世界上今天所有的智能手機、平板電腦,以及其他各式各樣的智能設備背后都有ARM的影子。
    
在演講的開始,李陳魯帶大家回憶一個笑話,就是根據馬斯洛的需求模型來說,現代人在水、空氣之下,還有更基本的需求是什么?WIFI。為什么會有這樣的笑話,因為琳瑯滿目各種各樣的智能設備,所以人們才需要WIFI。所有的設備背后都有共同的特性,就是它會計算。或者像今天這樣高級的人工智能的計算,或者簡單的類似于傳感器,比如每天開車的剎車系統等等,這些很基礎的支撐人們日常生活的組件。所有這些組件最大的共同點是什么?絕大部分的設備都是基于ARM的架構。李陳魯表示ARM就是做這樣架構的公司。人們如果裝修房子的話,會請施工人員,會請設計師。而ARM就是做設計的工作,ARM把方案交給做芯片的合作伙伴,讓他們變成真正的產品,然后一步步到大家的手里面變成了真正的設備。今天看到豐富的多媒體的體驗,VR、AR也成為現實。去年馬力(音)是ARM的GPU商品,目前為止安卓這個平臺上新出的移動芯片里面有90%的GPU是基于馬力(音)的價格。CPU就不說了,都是基于各種不同的架構。
    
李陳魯提到,在2015年的時候,采用ARM嵌入式設備的超過2500百萬臺。不管是嵌入式還是服務器,手機、平板電腦,加起來一共是250億,是個非常大的數字。根據ARM的統計,基本上每時每刻全世界有超過50億人使用ARM的某種智能設備。
 
在這幅圖中,李陳魯說到,最中央部分是一臺智能手機。所有今天智能生態的核心是智能手機。最火熱的問題,人工智能之間有什么關系呢?這幅圖給了大家比較直觀的認識,一臺智能手機有非常多的組件。把它打個比方,好多年以前一臺很大的服務器,其實從另外一個角度來看這個問題沒有那么簡單,李陳魯表示ARM不是單純把一臺PC變小,因為以前的PC做不了什么事。打打游戲、寫寫文檔。今天的手機有各種各樣的傳感器里面,它可以做很多改善人們生活的事。
 
ARM李陳魯:基于ARM架構的計算機視覺-DVBCN
   
李陳魯在會上重點給大家提到了,在今年的3月份公開發布的一個庫:計算視覺、機器學習等等這樣一些新興的領域。ARM技術團隊把大家功用的底層部分抽象出來,做了一個針對ARM架構高度優化的解決方案,叫做ARM架構下的計算庫。為什么要做計算庫呢?李陳魯回答道:“我經常聽到一種說法,你不要重復發明文字。你想做人工智能產品的時候,你可能一開始會想到很多激動人心的場景。但你著手的時候,發現這個事情根本沒有那么有趣,非常的枯燥、無聊。你第一步先要寫很多很煩瑣的信息代數的庫。如果你是老板的話,你會非常著急在市場上尋找這樣的一些人才。21世紀人才是最寶貴的。”其實事情沒有那么的難,不管有什么樣的解決方案,什么樣酷炫的算法,最后都會發現它最底層的那一塊都是高度統一的,而且變化并沒有那么大。也許很多列出來的算法都存在好幾十年,甚至有百年的歷史。
    
李陳魯認為,不管做哪個方面的人工智能,都有可能接觸到底層的數據、算法。ARM最為人所知的兩個產品CPU和GPU就是其中的典型案例。CPU指令級里面有加速指令,GPU就像一個開放式的庫,底層的接口都做了最優化的解決方案。
    
緊接著李陳魯還介紹了 Tensorflow&  eigne。李提到,Tensor里面有一個算法,屬于通用矩陣的低精度版本。ARM針對它在我們的32倍和64倍的CPU上面都做了深度優化。當我們在移動平臺上訪問的時候,如果有最新的ARM優化的解決方案,就可以看到提高了非常大的比例。尤其在低端CPUA53上有20%的提升,在A57這樣高端的CPU上接近一倍。采用了ARM以后,會對未來的項目產生非常大的助力,實現基本上不需要自己研究底層的細節就能獲得很好的效果。
    
Eigen是線性代數。ARM在Eigen這一部分上面做了深度整合,并且在下三個平臺做了測試。結果顯示,使用了ARM的特殊優化方案上面,還是能獲得最大1.4左右的提升。“但客觀來說,在針對一些小型計算任務的時候其實并沒有太多的變化。”李陳魯解釋到。
 
HOG/SVM主要用于行人檢測,HOG直方圖主要是把復雜的圖形萃取出來,變成一個梯度直方圖,它不需要計算跟你無關的信息。通常來講會調一個分類器。當你寫了一個字,叫超平面,告訴你這里面哪些像素跟你要識別的物體有關的,哪些是背景。把背景分割,變成一個計算步驟所采納的數據。
    
演講最后,李陳魯說,ARM致力于做成商業界的梯子公司,今后也將竭盡所能為客戶提供解決問題的方案,保證把最新的技術帶給大家!   
 
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