百度飞桨适配MediaTek人工智能芯片,为智能产业落地开启新局

发布者/ MediaTek 时间:2020-7-14 浏览 584次 技术
荟捧场导读:

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 ) 都能够使用Paddle Lite快速部署。透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。



MediaTek芯片目前在智能音箱/智能带屏音箱领域市场占有率过半,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。


划重点——什么是百度飞桨?


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。与MediaTek探索的边缘应用的方向不谋而合。


飞桨PaddlePaddle协助万千行业落地AI应用


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



MediaTek 芯片解决方案


MediaTek与百度飞桨的合作成果


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,可以降低软件时延,确保维持Paddle Lite上模型的效能。


Paddle Lite 与 MediaTek NeuroPilot 框架图


如下图所示, 从实测结果可以看出,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


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


NeuroPilot 与 Paddle Lite兼容性认证书


Paddle Lite支持MediaTek 人工智能APU芯片


Paddle Lite 全新升级及双方后续合作展望


Paddle Lite即将在近期上线的V2.6版本中新增支持无校准量化模型,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。



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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