ARM李陈鲁:基于ARM架构的计算机视觉

2017-04-21 23:08:33 来源: 热度:
4月21日,TEF科技娱乐季(上海站)之2017亚太人工智能峰会在上交会期间隆重举行。2017亚太人工智能峰会由AI科学创新与未来、AI深度学习专场、AI语音与视觉识别技术、AI无人驾驶引领汽车、AI与教育、AI与家庭娱乐、AI与计算机视觉、AI与VR、AI与物联网等板块组成。会上,ARM公司生态系统经理李陈鲁做了题为《基于ARM架构的计算机视觉》的精彩演讲。
 
 
图为:ARM公司生态系统经理 李陈鲁
    
李陈鲁介绍到,虽然大家对ARM可能不太了解,但大多数人每天都要和ARM的设备打交道。他表示,ARM并不是一家生产任何硬件的公司,也没有自己的品牌的设备。但是几乎这个世界上今天所有的智能手机、平板电脑,以及其他各式各样的智能设备背后都有ARM的影子。
    
在演讲的开始,李陈鲁带大家回忆一个笑话,就是根据马斯洛的需求模型来说,现代人在水、空气之下,还有更基本的需求是什么?WIFI。为什么会有这样的笑话,因为琳琅满目各种各样的智能设备,所以人们才需要WIFI。所有的设备背后都有共同的特性,就是它会计算。或者像今天这样高级的人工智能的计算,或者简单的类似于传感器,比如每天开车的刹车系统等等,这些很基础的支撑人们日常生活的组件。所有这些组件最大的共同点是什么?绝大部分的设备都是基于ARM的架构。李陈鲁表示ARM就是做这样架构的公司。人们如果装修房子的话,会请施工人员,会请设计师。而ARM就是做设计的工作,ARM把方案交给做芯片的合作伙伴,让他们变成真正的产品,然后一步步到大家的手里面变成了真正的设备。今天看到丰富的多媒体的体验,VR、AR也成为现实。去年马力(音)是ARM的GPU商品,目前为止安卓这个平台上新出的移动芯片里面有90%的GPU是基于马力(音)的价格。CPU就不说了,都是基于各种不同的架构。
    
李陈鲁提到,在2015年的时候,采用ARM嵌入式设备的超过2500百万台。不管是嵌入式还是服务器,手机、平板电脑,加起来一共是250亿,是个非常大的数字。根据ARM的统计,基本上每时每刻全世界有超过50亿人使用ARM的某种智能设备。
 
在这幅图中,李陈鲁说到,最中央部分是一台智能手机。所有今天智能生态的核心是智能手机。最火热的问题,人工智能之间有什么关系呢?这幅图给了大家比较直观的认识,一台智能手机有非常多的组件。把它打个比方,好多年以前一台很大的服务器,其实从另外一个角度来看这个问题没有那么简单,李陈鲁表示ARM不是单纯把一台PC变小,因为以前的PC做不了什么事。打打游戏、写写文档。今天的手机有各种各样的传感器里面,它可以做很多改善人们生活的事。
 
   
李陈鲁在会上重点给大家提到了,在今年的3月份公开发布的一个库:计算视觉、机器学习等等这样一些新兴的领域。ARM技术团队把大家功用的底层部分抽象出来,做了一个针对ARM架构高度优化的解决方案,叫做ARM架构下的计算库。为什么要做计算库呢?李陈鲁回答道:“我经常听到一种说法,你不要重复发明文字。你想做人工智能产品的时候,你可能一开始会想到很多激动人心的场景。但你着手的时候,发现这个事情根本没有那么有趣,非常的枯燥、无聊。你第一步先要写很多很烦琐的信息代数的库。如果你是老板的话,你会非常着急在市场上寻找这样的一些人才。21世纪人才是最宝贵的。”其实事情没有那么的难,不管有什么样的解决方案,什么样酷炫的算法,最后都会发现它最底层的那一块都是高度统一的,而且变化并没有那么大。也许很多列出来的算法都存在好几十年,甚至有百年的历史。
    
李陈鲁认为,不管做哪个方面的人工智能,都有可能接触到底层的数据、算法。ARM最为人所知的两个产品CPU和GPU就是其中的典型案例。CPU指令级里面有加速指令,GPU就像一个开放式的库,底层的接口都做了最优化的解决方案。
    
紧接着李陈鲁还介绍了 Tensorflow&  eigne。李提到,Tensor里面有一个算法,属于通用矩阵的低精度版本。ARM针对它在我们的32倍和64倍的CPU上面都做了深度优化。当我们在移动平台上访问的时候,如果有最新的ARM优化的解决方案,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这样高端的CPU上接近一倍。采用了ARM以后,会对未来的项目产生非常大的助力,实现基本上不需要自己研究底层的细节就能获得很好的效果。
    
Eigen是线性代数。ARM在Eigen这一部分上面做了深度整合,并且在下三个平台做了测试。结果显示,使用了ARM的特殊优化方案上面,还是能获得最大1.4左右的提升。“但客观来说,在针对一些小型计算任务的时候其实并没有太多的变化。”李陈鲁解释到。
 
HOG/SVM主要用于行人检测,HOG直方图主要是把复杂的图形萃取出来,变成一个梯度直方图,它不需要计算跟你无关的信息。通常来讲会调一个分类器。当你写了一个字,叫超平面,告诉你这里面哪些像素跟你要识别的物体有关的,哪些是背景。把背景分割,变成一个计算步骤所采纳的数据。
    
演讲最后,李陈鲁说,ARM致力于做成商业界的梯子公司,今后也将竭尽所能为客户提供解决问题的方案,保证把最新的技术带给大家!   
 

责任编辑:李娜

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