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百度飞桨全面适配MediaTek人工智能芯片 还要深度合作推出标杆级解决方案

AI人工智能产业又一重磅合作!百度飞桨(PaddlePaddle)深度学习平台携手IC设计领导厂商MediaTek,完成Paddle Lite轻量化推理引擎与MediaTek的NeuroPilot人工智能通用软件平台适配。如此一来,所有MediaTek的人工智能芯片APU (Artificial intelligence Processing Unit ) 都能夠使用Paddle Lite快速部署。通过推进智能技术与产品的进步,双方有着共同的目标,即加速AI科技的普及与进步,让AI技术更好的为所有用户服务,并实现产业落地。

百度飞桨是自主研发、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,包含完整的开发、训练、推理的端到端深度学习AI模型开发工具链。飞桨源于产业实践,致力于与产业深入融合,目前飞桨已经广泛应用于工业、农业、服务业等领域。不仅如此,在边缘端口、移动端和部分服务器端等场景内,Paddle Lite这一轻量化推理引擎也可以进行AI模型部署、高性能推理等工作。如智能闸机、智能音箱、智能抠图、AR/VR手机等应用。这与MediaTek探索的边缘应用的方向不谋而合。

图1飞桨PaddlePaddle协助万千行业落地AI应用

MediaTek芯片目前在智能音箱/智能带屏音箱領域市场占有率过半,与百度共同合作开发的智能音箱产品小度在家系列,AI识别技术获得市场好评,销量持续位居前茅。百度在AI技术及生态圈加大了布局,MediaTek深耕边缘AI技术平台,双方以智能屏音箱小度在家产品的合作为基础,携手拓展更广泛的智能家居市场, 共同丰富生态圈

百度飞桨与MediaTek的合作成果

MediaTek弹性的AI框架NeuroPilot与百度Paddle Lite集成,实现端上实时智能推理的产品应用。Paddle Lite运行在MediaTek APU上的效率相比于传统ARM CPU性能提升6倍,功耗降低90%,实现低功耗,便携式产品应用。通过下方的系统架构图可以见到,相比于离线的工具转换,透过Delegate的子图直接调用,可以降低软件時延,确保维持Paddle Lite上模型的效能。

图3 Paddle Lite与MediaTek NeuroPilot框架图

如图4所示, 从实测結果可以看出,与手机等移动端常用的国内外主流CPU相比,MT8175 APU在MobileNET_v1的耗时表现更出色,由此证明在AI相关领域,如图像分割、点击率预估、目标检测、语义理解上,语音合成、图像分类等,专用的AI芯片将带来更出色的效果。

图4 MT8175 芯片在MobileNET_v1模型上对比主流CPU时延明显优化

 图5 NeuroPilot 与 Paddle Lite兼容性认证书

图6 Paddle Lite支持MediaTek 人工智能APU芯片

MediaTek芯片技术优势及特点

MediaTek是唯一支持泛消费类产品的芯片方案公司,此前在AI领域发布多形态的智能产品,包括应用于汽车电子、智能音箱、智能红酒柜、智能家居、智能支付设备、智能电视、智能手机等众多领域的芯片方案。MediaTek拥有广泛技术组合开发和跨平台及操作系统(Android, Linux, RTOS,其他)的强大优势,在面向主流智能家居应用领域,MediaTek 推出了新一代端侧AI平台MT8175,其特点包含:

•    12纳米制程:先进制程提升性能,降低功耗30%

•    APU (AI神经网络加速处理器)支持Paddle Lite轻量化推理引擎

•    AI摄像头功能:支持 广角镜头/移动侦测/人脸识别/手势识别

•    Audio DSP:支持低功耗语音助理设备

•    MiraVision:支持芯片级护眼及屏显参数依环境自调节技术

•    WiFi:内置802.11ac及蓝芽Mesh组网

图2 MediaTek 芯片解決方案

Paddle Lite 全新升级及双方后续合作展望 

飞桨Paddle Lite即将在近期上线的V2.6版本中新增支持无较准量化模型,8bit精度损失从 2%减少到0.1%,编译脚本分不同后端平台硬件做分支优化,单个场景编译更简单。而在全新更新的文档中,也详细介绍了如何使用Paddle Lite在MediaTek 人工智能APU硬件上做预测部署,支持的芯片、设备、Paddle模型与算子列表及参考示例演示等。

https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/release-v2.6.0/demo_guides/mediatek_apu.html

未来,百度飞桨与 MediaTek 人工智能平台除了在硬件上进行全面适配,还将携手拓展更广泛的智能应用,针对主流行业应用场景做进一步的性能优化,推出行业标杆的解决方案,共同助力人工智能场景规模化,赋予AI更多可能。

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