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小米開源自研移動(dòng)端深度學(xué)習(xí)框架MACE

本文作者: 呂倩 2018-06-28 16:58
導(dǎo)語:MACE 支持 TensorFlow 和 Caffe 模型,提供轉(zhuǎn)換工具,可以將訓(xùn)練好的模型轉(zhuǎn)換成專有的模型數(shù)據(jù)文件。

小米開源自研移動(dòng)端深度學(xué)習(xí)框架MACE

6月28日,小米人工智能與云平臺(tái)副總裁崔寶秋博士在開源中國開源世界高峰論壇上發(fā)表《小米 AI 時(shí)代的開源》演講,并在會(huì)上宣布,開源小米自研的移動(dòng)端深度學(xué)習(xí)框架 Mobile AI Compute Engine (MACE)。地址:https://github.com/XiaoMi/mace

小米開源自研移動(dòng)端深度學(xué)習(xí)框架MACE近年來,隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的深入發(fā)展和IoT智能設(shè)備的普及,以及用戶對(duì)智能性,低延遲和隱私保護(hù)的訴求變得越來越高,移動(dòng)設(shè)備上的離線深度學(xué)習(xí)應(yīng)用變得越來越普遍。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,MACE 是專門為移動(dòng)設(shè)備優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)框架,MACE 從設(shè)計(jì)之初,便針對(duì)移動(dòng)設(shè)備的特點(diǎn)進(jìn)行了專門的優(yōu)化:

  • 速度:對(duì)于放在移動(dòng)端進(jìn)行計(jì)算的模型,一般對(duì)整體的預(yù)測(cè)延遲有著非常高的要求。在框架底層,針對(duì)ARM CPU進(jìn)行了NEON指令級(jí)優(yōu)化,針對(duì)移動(dòng)端GPU,實(shí)現(xiàn)了高效的OpenCL內(nèi)核代碼。針對(duì)高通DSP,集成了nnlib計(jì)算庫進(jìn)行HVX加速。同時(shí)在算法層面,采用Winograd算法對(duì)卷積進(jìn)行加速。

  • 功耗:移動(dòng)端對(duì)功耗非常敏感,框架針對(duì)ARM處理器的big.LITTLE架構(gòu),提供了高性能,低功耗等多種組合配置。針對(duì)Adreno GPU,提供了不同的功耗性能選項(xiàng),使得開發(fā)者能夠?qū)π阅芎凸倪M(jìn)行靈活的調(diào)整。

  • 系統(tǒng)響應(yīng):對(duì)于GPU計(jì)算模式,框架底層對(duì)OpenCL內(nèi)核自適應(yīng)的進(jìn)行分拆調(diào)度,保證GPU渲染任務(wù)能夠更好的進(jìn)行搶占調(diào)度,從而保證系統(tǒng)的流暢度。

  • 初始化延遲:在實(shí)際項(xiàng)目中,初始化時(shí)間對(duì)用戶體驗(yàn)至關(guān)重要,框架對(duì)此進(jìn)行了針對(duì)性的優(yōu)化。

  • 內(nèi)存占用:通過對(duì)模型的算子進(jìn)行依賴分析,引入內(nèi)存復(fù)用技術(shù),大大減少了內(nèi)存的占用。

  • 模型保護(hù):對(duì)于移動(dòng)端模型,知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)往往非常重要,MACE支持將模型轉(zhuǎn)換成C++代碼,大大提高了逆向工程的難度。

此外,據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,MACE 支持 TensorFlow 和 Caffe 模型,提供轉(zhuǎn)換工具,可以將訓(xùn)練好的模型轉(zhuǎn)換成專有的模型數(shù)據(jù)文件,同時(shí)還可以選擇將模型轉(zhuǎn)換成C++代碼,支持生成動(dòng)態(tài)庫或者靜態(tài)庫,提高模型保密性。

小米開源自研移動(dòng)端深度學(xué)習(xí)框架MACE

目前MACE已經(jīng)在小米手機(jī)上的多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景得到了應(yīng)用,其中包括相機(jī)的人像模式,場(chǎng)景識(shí)別,圖像超分辨率,離線翻譯(即將實(shí)現(xiàn))等。

此外,隨著MACE一起開源的還有 MACE Model Zoo 項(xiàng)目,目前包含物體識(shí)別,場(chǎng)景語義分割,圖像風(fēng)格化等多個(gè)公開模型。后續(xù)會(huì)增加更多模型。

小米開源自研移動(dòng)端深度學(xué)習(xí)框架MACE

上方是用MACE Model Zoo中的fast style transfer(快速風(fēng)格遷移)模型在手機(jī)端生成的風(fēng)格化圖片。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,此前小米曾參與多個(gè)國際重大的開源項(xiàng)目,比如Hadoop,HBase,Spark,TensorFlow等,同時(shí),小米也積極參與自研、具有通用性的軟件系統(tǒng)。過去幾年,小米相繼推出了Linden(分布式實(shí)時(shí)搜索系統(tǒng)),Open-Falcon(互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)級(jí)監(jiān)控系統(tǒng))、Pegasus(分布式KV存儲(chǔ)系統(tǒng))等一系列開源項(xiàng)目。

在AI方面,小米開源了自研的針對(duì)移動(dòng)端設(shè)備優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)框架 MACE,目前已經(jīng)支持內(nèi)部的多個(gè)業(yè)務(wù)。

另外,6月29日至7月2日雷鋒網(wǎng)將在深圳舉辦 CCF-GAIR 大會(huì),小米首席架構(gòu)師、小米人工智能與云平臺(tái)副總裁崔寶秋將作為嘉賓出席并發(fā)表演講。

全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)(CCF-GAIR) 由中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(CCF)主辦,雷鋒網(wǎng)、香港中文大學(xué)(深圳)承辦,得到了深圳市政府的大力指導(dǎo),是國內(nèi)人工智能和機(jī)器人學(xué)術(shù)界、工業(yè)界及投資界三大領(lǐng)域的頂級(jí)交流盛會(huì),旨在打造國內(nèi)人工智能領(lǐng)域最具實(shí)力的跨界交流合作平臺(tái)。

CCF-GAIR 2018 延續(xù)前兩屆的“頂尖”陣容,提供1個(gè)主會(huì)場(chǎng)和11個(gè)專場(chǎng)(仿生機(jī)器人專場(chǎng),機(jī)器人行業(yè)應(yīng)用專場(chǎng),計(jì)算機(jī)視覺專場(chǎng),智能安全專場(chǎng),金融科技專場(chǎng),智能駕駛專場(chǎng),NLP專場(chǎng),AI+專場(chǎng),AI芯片專場(chǎng),IoT專場(chǎng),投資人專場(chǎng))的豐富平臺(tái),意欲給三界參會(huì)者從產(chǎn)學(xué)研多個(gè)維度,呈現(xiàn)出更富前瞻性與落地性相結(jié)合的會(huì)議內(nèi)容與現(xiàn)場(chǎng)體驗(yàn)。

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