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你知道我們生活中常見的物聯(lián)網(wǎng)智能設(shè)備融合AI技術(shù)后，會給我們帶來什么樣的智能交互體驗(yàn)？在我們指尖觸碰的那一剎那背后隱藏的代碼世界又是怎么樣的呢？

今天就來和大家說說IoT智能設(shè)備輕松實(shí)現(xiàn)AI的奧秘!

AIoT，智能化升級的最佳通道

AIoT，對我們來說已經(jīng)不是一個(gè)陌生的詞匯了，隨著深度學(xué)習(xí)的蓬勃發(fā)展和5G萬物互聯(lián)時(shí)代的到來，越來越多的人將AI與IoT結(jié)合到一起，而 AIoT已經(jīng)成為傳統(tǒng)行業(yè)智能化升級的最佳通道，是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的必然趨勢。

AI和IoT相互交融產(chǎn)生的魔力，讓許多智能產(chǎn)品及智能應(yīng)用成為無窮想象的“潛力股”。比如智能音箱中的語音喚醒，家庭攝像頭里的 人臉識別 ，可穿戴設(shè)備上的AI計(jì)步等等，已經(jīng)驗(yàn)證物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品融入人工智能，升級成了智能設(shè)備后的“威力”。

但，物聯(lián)網(wǎng)AI 開發(fā)者的“痛”，你遇到過么？

很多AI開發(fā)者開發(fā)者在訓(xùn)練得到AI模型之后，必須得在設(shè)備上實(shí)現(xiàn)模型的推理才能獲得相應(yīng)的AI能力，但目前AI模型不能直接在設(shè)備上運(yùn)行起來。這就意味著，開發(fā)者還得有一套對應(yīng)的推理框架才能真正實(shí)現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。

另外，目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法，不過真正用到實(shí)際產(chǎn)品中卻要面臨計(jì)算量大，內(nèi)存占用高，算法延時(shí)長的問題，而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn)。因此針對IoT資源受限的問題，AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過程中必須解決的難點(diǎn)。

IoT設(shè)備中嵌入AI能力實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的智能升級，已經(jīng)是AIoT行業(yè)發(fā)展的重要通道，那怎樣才能實(shí)現(xiàn)AIoT = AI + IoT呢？如何將AI模型塞到小小的IoT設(shè)備里，讓它可以輕松運(yùn)行起來呢？成為了AI開發(fā)者遇到的棘手難題。

LiteAI四大"殺手锏"，解鎖物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備AI 開發(fā)難關(guān)

l  LiteOS輕量級AI推理框架LiteAI，從模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化及執(zhí)行三個(gè)方面向開發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設(shè)備上實(shí)現(xiàn)AI模型的推理全流程，并結(jié)合智能設(shè)備AI開發(fā)的案例，展示AI部署全過程。

l  針對IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問題，LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮；實(shí)現(xiàn)更合理的內(nèi)存管理算法，最大化內(nèi)存復(fù)用率，絕大部分場景下達(dá)到內(nèi)存使用下限值；提供模型壓縮及聚類算法供開發(fā)者選擇，進(jìn)一步減少內(nèi)存占用。

l  LiteAI采用算子融合、SIMD指令加速、循環(huán)分支細(xì)化及Cache分塊等技術(shù)手段，優(yōu)化AI網(wǎng)絡(luò)算子性能，加速模型推理，充分發(fā)揮ARM CPU算力。

l  LiteAI推理引擎純C語言實(shí)現(xiàn)，無第三方依賴，極為適合IoT產(chǎn)品部署；采用代碼化模型執(zhí)行函數(shù)設(shè)計(jì)，僅編譯鏈接有用算子，完全剔除其他所有無用算子，基本無冗余代碼，實(shí)現(xiàn)代碼段空間占用最小化。