AI应用越来越常见了。然而算力和设备限制常常成为阻碍。要是能在普通设备上达成AI加速。那肯定会极大地推动AI发展。下面就来深入探讨相关内容。
硬件转向
在AI开发领域，许多公司的关注点有了变化。不再仅仅局限于软件。现在，它们将更多精力用于开发硬件加速器。这种硬件加速器是专门针对机器学习和推理的。过去那种由软件主导的开发模式，在面对复杂AI运算时，渐渐显得力不从心。比如在数据中心，软件的效率和速度，无法满足需求。因此，硬件加速器成为解决问题的新方向。
边缘计算优势
要是AI相关运算能在手机、音箱这类边缘设备上完成，那用户使用AI应用就能摆脱网络限制。设想一下，在没有网络或者网络不佳的山区，只要设备能够在本地运行AI，TrustWallet官方网址就能正常识别图像、开展语音交互。并且， TrustWallet官方下载利用低清分辨率视频源来传输视频，还能减少卡顿现象，提升观看感受。
最佳选择依据
从公司角度看，基于软件和通用计算设备的AI加速是AI应用最优解。公司无需投入大量资金研发生产专用硬件，可节省成本。从大众角度看，这也是AI应用最优解。大众用日常手机等设备就能享受AI便利，无需额外花钱购置新设备，兼具实用性与经济性。
普通设备挑战
https://www.tokenimq.com大家难免会问，普通手机等设备没有特殊硬件加速器，怎么克服高算力需求，实现AI应用实时化？当前移动编译器框架存在局限，比如对不同神经网络支持不足。以某些框架来说，不支持RNN或者大规模DNN，无法充分发挥设备能力。但这也存在提升空间。
CoCoPIE亮点
CoCoPIE有别于其他。它能支持所有主流神经网络。还释放了移动设备的潜力。在手机上实现了高难度AI应用。其中基于YOLO - V4的物体检测每秒可达14帧。基于3D卷积的行为识别每秒能到110帧。和其他加速框架相比。它采用的“压缩 - 编译”协同设计方法使性能更出色。
关键技术揭秘
CoCoPIE架构实现手机端AI加速依靠“模型压缩”与“编译器优化”。“卷积核模式剪枝”以及“连通性剪枝”，既能保证不损失准确性，又能提高剪枝倍率与加速效果。内存和缓存间的数据移动经过高级平铺技术优化。负载冗余消除意义重大，能够进一步提高效率。
大家都在想，未来像CoCoPIE这样的技术能不能彻底取代专用AI硬件加速器？欢迎在评论区留言说说看法。也别忘记给本文点赞和分享。