文章来源:外汇经纪人金小雅
大家好,我是你们的老朋友金小雅,金融圈资深人士,话不多说,进入正题。
人工智能(AI)技术在行业应用中,大多依赖海量的训练数据和大规模服务器的算力支持,存储暴涨、数据堰塞、隐私泄露、能耗高企等问题也随之而来。随着近5年来摩尔定律的逐步放缓,IT硬件的发展愈发难以满足当前人工智能模型动辄万亿级规模的存储和算力需求。因此,当前对人工智能设备和应用的快速响应、隐私保护以及节能减排的需求越发凸显。如何将人工智能模型及其计算载体前端化、轻量化,成为亟待解决的问题。
剖析智能化应用,我们可以看到,人工智能使能架构是由芯片(硬件)、AI操作系统(深度学习框架平台)和算法三个部分组成。而Tiny AI恰是以一系列轻量化技术为驱动提高芯片、平台和算法的效率,在更紧密的物理空间上实现低功耗的人工智能训练和应用部署,不需要依赖与云端交互就能实现智能化操作。
轻量化人工智能所带来的突破是显而易见的。轻量化智能使现有的服务比如语音助手、手机拍照等变得更好更快,不必每次都需要连接云端才能运行深度学习模型;此外,轻量化人工智能也将使新的应用成为可能,比如基于移动端的医学检测分析、对反应时间要求更快的自动驾驶汽车;最后,本地化的人工智能更利于隐私保护,用户的数据不再需要离开设备就能实现服务功能的进化。
更重要的是,将人工智能推向更主流,它大大降低了AI系统的部署难度和成本,把AI从一场高门槛的科技巨头竞赛变成普惠民生的智能生态。在人工智能领域的角逐中,以“轻量化”为赛点的下半场已经来临。
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