你知道我們生活中常見的物聯(lián)網(wǎng)智能設備融合AI技術后，會給我們帶來什么樣的智能交互體驗？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智能設備輕松實現(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)不是一個陌生的詞匯了，隨著深度學習的蓬勃發(fā)展和5G萬物互聯(lián)時代的到來，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，家庭監(jiān)控里的 人臉識別 ，可穿戴設備上的AI計步等等，已經(jīng)驗證物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品融入人工智能，升級成了智能設備后的“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)者在訓練得到AI模型之后，必須得在設備上實現(xiàn)模型的推理才能獲得相應的AI能力，但目前AI模型不能直接在設備上運行起來。這就意味著，開發(fā)者還得有一套對應的推理框架才能真正實現(xiàn)AI與IoT設備的結(jié)合。
另外，目前深度學習雖然可以在很多領域超越傳統(tǒng)算法，不過真正用到實際產(chǎn)品中卻要面臨計算量大，內(nèi)存占用高，算法延時長的問題，而IoT設備又往往有算力低、內(nèi)存小及實時性要求高的特點。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。
IoT設備中嵌入AI能力實現(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，那怎樣才能實現(xiàn)AIoT = AI + IoT呢？如何將AI模型塞到小小的IoT設備里，讓它可以輕松運行起來呢？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)設備AI 開發(fā)難關
l LiteOS輕量級AI推理框架LiteAI，從模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化及執(zhí)行三個方面向開發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設備上實現(xiàn)AI模型的推理全流程，并結(jié)合智能設備AI開發(fā)的案例，展示AI部署全過程。
l 針對IoT設備內(nèi)存空間小的問題，LiteAI應用了模型量化技術，將模型參數(shù)從32比特浮點量化到8比特定點，實現(xiàn)75%模型壓縮；實現(xiàn)更合理的內(nèi)存管理算法，最大化內(nèi)存復用率，絕大部分場景下達到內(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)分支細化及Cache分塊等技術手段，優(yōu)化AI網(wǎng)絡算子性能，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)設計，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，實現(xiàn)代碼段空間占用最小化。
