如何让手机快速运行AI应用？这有份TVM优化教程-低调大师

如何让手机快速运行AI应用？这有份TVM优化教程

2018-01-21 576

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）

在移动设备上部署深度神经网络的需求正在快速增加。

和桌面平台类似，GPU也能在移动平台加速推理速度、降低能耗。但问题是，大多数现有深度学习框架并不能很好的支持移动GPU。

为什么会这样？因为移动GPU和桌面GPU在架构上存在差异。

所以想要利用移动GPU，还得进行专门的优化。这种额外的工作，最终导致的结果就是大多数深度学习框架都对移动GPU的支持不足。

TVM通过引入一个统一的IR堆栈来解决不同硬件平台的部署问题。使用TVM/NNVM可以为ARM Mali GPU生成高效内核，并且进行端到端的编译。

基于Mali-T860 MP4的测试结果表明，与Arm Compute Library相比，上面这个方法在VGG-16上快1.4倍，在MobileNet上快2.2倍。

在郑怜悯发表的这篇文章中，他还从GPU

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API大赛之Serverless应用场景

1. serverless的前世今生 Serverless概念是近年来特别火的一个技术概念，这次借助2017年阿里云的第二届API大赛，来仔细一下盘点一下这个架构构建的应用场景，场景适合各行各业，对轻计算、高弹性、无状态等场景有诉求的用户都可以通过本文来普及一些基础概念，能对技术选型做一些有意义的指导就达到本文目的。关于Serverless架构的前世今生，网上比较流行一张描述人类形态发展史的网图。从爬行猿人到蹲着的类猿人，再到直立人类，最后到使用工具的新兴人类。从四只脚爬行到直立行走，释放了双手，从释放双手到开始使用工具。人类的进化每一次都伴随着生产效率的提升。同理，在整个IT计算的发展里程，也是逐步提高生产效率的里程，具体演进图如下所示：从大型物理机到通过虚拟化技术把物理机虚拟成单个的VM资源，从虚拟化集群到把集群搬到云计算上只做简单运维，再到把每一个VM按照运行空间最小化切分成更细的Docker容器，再从Doceker容器变成干脆不用管理任何运行环境的Serverless服务，即仅仅需要编写核心代码即可。代际的技术变革都是把资源切分得更细致，让运行效率变得更高，让硬件软件...

2018-01-22

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2018-01-22

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Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。