浅谈端上智能之计算优化
一、背景 - 边缘智能
人工智能(Artificial intelligence)的迅速发展正在改变世界。以深度学习(Deep learning)为驱动力和代表的第三波AI浪潮,正在变革和赋能金融、制造、农业、交通、医疗、零售、教育等众多行业,同时也极大地影响着我们每个人的生活。当前,在移动设备上各种新的AI应用场景正在不断涌现。大量新的需求对端上的智能能力提出了新的挑战,也带来了新的机遇。今天,得益于AI技术的巨大突破与进步,我们可以与设备像人一样通过语音、手势等方式沟通,扫一下人脸即可确定身份进行支付,穿戴式设备可分析健康状况并给出建议,系统可以根据用户的使用习惯自动优化,汽车会检测识别周围环境给出指引或者自动驾驶。这样的应用还有许许多多。所有这些,背后都离不开AI的助力。
过去几年将智能计算放于云上的方式被广泛采用,即智能强依赖
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从0到千万DAU,这5年闲鱼架构如何演进?
阿里妹导读:闲鱼品牌创立于14年阿里的某个茶水间,从0开始到现在千万DAU,5年时间里闲鱼见证了闲置物品从线下到线上交易的转移。而线上交易的繁荣,则需要业务架构做相应的调整、演进才能支撑业务的快速发展。本文主要通过介绍闲鱼从0发展到千万级DAU应用的不同阶段的业务特点、核心问题以及针对性的架构演进,来阐述业务架构的演进思路与心得。 闲鱼业务背景 技术架构的演进跟业务形态都是强相关的,闲鱼的市场本质以及用户特点如下描述: 闲鱼是一个高性价比的二手交易市场。相比新品市场,二手市场的市场空间就是"用户在付出相同成本条件下有可能获取到更高的物品价值”,典型的比如"游戏卡带、乐高"等这些功能型的产品。同时,闲置市场也有着特殊存在的成本——信任成本,信任成本主要体现在:大部分二手可能没有售后服务;每个人对二手物品残值有着自己的主观评价。 扩大市场空间
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含光800NPU开发指南(二)【芯片与软件栈系列之----含光十八式】
前言 本章节介绍基于HanGuangAI软件运行时(RunTime)的开发。这些运行时编程接口既可以整合到框架中,也可以用来实现推理引擎,或者直接被AI应用程序使用。现阶段,他们是运行时控制使用含光NPU的唯一编程接口。 当前AI计算芯片的架构各异,表现在软件接口上,就是没有一套标准的编程接口。Nvidia的领头羊地位,由其通用计算拓展到AI计算领域,但由于芯片架构之间差别太大,它的编程接口并不适合其他架构。况且就是Nvidia自己,也有不同层次,不同目的的编程接口:从底层的CUDA驱动接口,到CUDA运行库,TensorRT,以及其他的运算库。 我们在设计自己的编程接口的时候,尽量使用一些被普遍使用的名词和组织方式,以方便开发者能快速了解和掌握含光NPU的编程。因此,如果你熟悉CUDA/TensorRT,会有一些熟悉的感觉。但是,由于
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