趋势丨NPU时代来临,瑞芯微加持百度飞桨打造AI应用落地

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前言:

在AI时代,深度学习框架和操作系统类似,起着承上启下的作用,连接芯片与应用,拥有强大算力的AI芯片加持,AI技术将得到更广泛普及。

NPU成移动AI的核心载体

手机正常运行离不开SoC芯片,其集成的各个模块共同支撑手机功能实现,如CPU负责手机应用流畅切换、GPU支持游戏画面快速加载,而NPU(神经网络处理器)就专门负责实现AI运算和AI应用的实现。

NPU又叫独立网络加速引擎。可以按照字面意思理解,它是专门用来处理数据包转发的芯片。主要的工作是收到数据包,按照包的地址,快速转发出去,就像一条快递传送带。并且它只负责包的转发,无法处理其他业务逻辑。

CPU像是人的大脑,可以计算加减乘除,也可以用来学习英语,还可以用来逻辑推理,NPU更像是计算器,只能计算加减乘除,但因为“专器专用”,NPU处理效率很高,功耗更低。

如果没有NPU,数据包的转发也能通过CPU来进行处理,但当设备多数据量大时,CPU占用就会变高,处理不过来时就会丢包,导致网络无法使用。而这些特定的数据包转发规则,可以交由NPU处理,CPU可以减少最多99%的工作量。

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深度学习+开源的百度飞桨

在海量数据时代,数据的收集、组织、分析、运用都将推动社会的发展。随着数据量的不断增长、算法不断演进和迭代,对极致算力的需求也越来越大,而软硬件的充分结合则显得尤为重要。

百度飞桨是国内自主研发、开源开放、功能最完备的产业级深度学习平台,集深度学习核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台于一体,提供深度学习和机器学习任务开发、训练、部署能力,加速企业从算法研发到产业落地的过程。

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飞桨框架是源自产业实践深度学习框架,同时支持静态图和动态图搭建网络,支持高效大规模分布式训练,同时推出了像PaddleSlim模型压缩还有安全加密的工具,以及在服务端和移动端进行预测部署一些引擎。

而Paddle Lite是飞桨推出的一套功能完善、易用性强且性能卓越的轻量化推理引擎,支持多种硬件、多种平台,具备轻量化部署、高性能实现等重要特性。

在算力层向上,向下连接芯片,向上连接了应用场景的就是深度学习框架及平台,在AI时代能够帮助开发者便捷、快速完成深度学习技术研发的作用。

据IDC报告显示,百度飞桨与谷歌、Facebook名列前三,领衔中国深度学习平台市场,也是市场份额前五中唯一的国货。

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