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            AT29LV040A-20TC

            發布時間:2019/3/13 12:25:00 訪問次數:80 發布企業:瀚佳科技(深圳)有限公司

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            谷歌發布千元級TPU芯片,部署在邊緣設備上的TensorFlow Lite迎來升級

            今天凌晨,谷歌一年一度的TensorFlow開發者大會在加州舉行。明明應該是一場軟件盛會,卻被生生開出了硬件發布會的ζ道。

            谷歌在會上發布了兩款AI硬件:售價僅千元搭載著TPU的開發板;可以為Linux機器學習推理加速的計算棒。它倆取代軟件成了本次發布會的主角。

            當然還有照例升級的TensorFlow 2.0 Alpha版,版本號提升的同時,Logo也變成時下流行的扁平化設計。

            在移動設備運行AI模型越來越主流的今天,用于部署在邊緣設備上的TensorFlow Lite終于迎來了1.0版。

            下面就讓我們一起來回顧這場發布會的亮點吧。

            發布會主角Coral

            Coral開發板(Coral Dev Board)是一款售價150美元(折合人民幣約1000元)的小型計算機,具有可拆卸的模塊化系統和一個定制的TPU芯片,類似于樹莓派。

            Coral中的Edge-TPU尺寸大約只有一ö硬幣的1/4,擁有1GB的LPDDR4內存和8GB的eMMC存儲,安裝Mendel版Linux或者Android,可以進行本地的離線運算。

            它不訓練機器學習模型,而只是用TensorFlow Lite進行推理預測,因此比全棧框架更節能。

            Coral能夠以ÿ秒30幀的速度在高分辨率視頻上運行深度前饋神經網絡,或者以ÿ秒超過100幀的速度運行MobileNet V2這樣的單一模型。

            這λ妹子現場用Coral展示了一個有趣的圖像分類應用。只需要開發板加攝像頭,再加幾個按鈕而已。

            右邊的四個按鈕,各自代表一個類別。

            給AI看一只橘子,連按十幾下黃色按鈕。

            再看到橘子的時候,黃燈就會亮起。

            再給AI看TF的標志,也是橙色的,連按十幾下紅色按鈕。

            然后,再看到標志的時候,紅燈就會亮起。

            這時候,就算再把橘子放到攝像頭前,AI也不會被迷惑,毫不猶豫地點亮黃燈。

            同時,谷歌還發布了一款Coral USB加速器,體內同樣包含一顆Edge TPU,可以在任何64λARM或x86平臺的Debian Linux上運行。

            Coral USB加速器售價75美元,可以加速樹莓派和Linux系統的機器學習推理。

            谷歌不是第一個發布此類產品的廠商,英特爾早在幾年前就發布過USB神經網絡加速計算棒,但是神經計算棒只支持Caffe,而Coral支持Caffe、TensorFlow和ONNX。

            由于PyTorch能轉成ONNX,所以Coral實際上也能支持PyTorch。

            連競爭對手Facebook的大神Yann LeCun,也在推特上給出一個好評:“Nice feature rundown at Hackaday”。

            此外還有一款售價25美元、500萬像素的相機配件。

            TF 2.0 Alpha

            TensorFlow團隊表達了對Keras更深的愛。

            用tf.keras高層API,可以有效簡化TF的使用。

            團隊說,從前tf.keras的設定用來做小模型的,要擴大規模怎ô辦?

            估計器 (Estimators) 就是強大的工具。

            在2.0里,tf.keras已經整合了Estimators的能量:

            如此,便不用在一個簡單API和一個可擴展API之間,再做多余的選擇。

            死磕Keras,扔掉其他API,就是為了減少重復。

            除此之外,就是Eager Execution變成了默認設定。有了它,除了執行起來更加快捷,debug也容易一些:

            “可以使用 Python 調試程序檢查變量、層及梯度等對象。”

            快速上手

            如果想要絲滑入門TF 2.0的Alpha版,可前往TensorFlow新鮮設計的友好網站,

            團隊溫馨建議,先觀察一下“Hello World”示例,分為初學者版和老司機版:

            初學者版,用的是Keras Sequential API,最簡單的入門大法;

            老司機版,展示了怎樣用命令式來寫正向傳播、怎樣用GradientTape來寫自定義訓練loop,以及怎樣用tf.function一行代碼自動編譯。

            然后,再去讀Effective TensorFlow 2.0等等指南。

            不止這些,還有AutoGraph指南,代碼升級指南,以及其他Keras相關指南,一應俱全。

            給手機用的TF Lite

            介紹完TF 2.0后,谷歌TensorFlow Lite的工程師Raziel Alvarez上臺,TF Lite 1.0版正式上線。

            TensorFlow Lite是一個為移動和嵌入式設備提供的跨平臺解決方案。谷歌希望讓TensorFlow能夠運行在更多設備上。

            除了PC和服務器以外,我們的生活中還有像手機、智能音箱、智能手表等設備需要用到機器學習模型,而它們都是無法運行TensorFlow的。

            要讓這些設備運行TensorFlow需要面臨以下挑戰:計算力不足、存儲空間有限、電池限制。

            必須要有個輕量級(Lite)框架能將機器學習模型部署在移動和IoT設備上的。

            TensorFlow Lite就是為此而誕生,它于2017年5月在谷歌I/O開發者大會上首次推出,目前它已經部署到超過20億臺設備中,主要是通過以下一些軟件,包括谷歌官方應用和兩家來自中國的應用——愛奇藝、網易。

            接著谷歌邀請了來自中國的網易機器學習工程師Lin Huijie介紹了TensorFlow Lite在“有道”中的應用。

            Lin Huijie說,網易用它實現了30~40%的圖片翻譯加速。

            谷歌表示為移動設備部署TF Lite非常方便,只需用TensorFlow打包好模型,再用TF Lite轉換器將之轉化為TF Lite模型。

            經過TF Lite的優化后,設備在CPU上的性能達到原來的1.9倍,在Edge TPU上的性能最高提升了62倍。

            其他

            除了以上幾款硬件和軟件外,谷歌今天還發布了TensorFlow Federated,和TensorFlow Privacy。

            TensorFlow Federated是一個開源框架,用來訓練來自不同λ置數據的AI模型。TensorFlow Privacy能讓開發人員更容易訓練具有強大隱私保障的AI模型。

            另外在發布會上亮相的有:TensorFlow.js 1.0;Swift for TensorFlow 0.2。



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