Google I/O 2021 で、Google は、Android デバイス全体の開発者にとって機械学習をどのように高速化し、より一貫性のあるものにするかについて話しました。
昨日のメインプレゼンテーションに続き、 Google I/O 2021、同社はいくつかのセッションを開催し、現在は YouTube を通じてオンデマンドで視聴できます。 セッションの 1 つは、Android の機械学習の新機能と、Google が開発者向けに機械学習をどのように高速化して一貫性を持たせるかについて説明しました。
機械学習は、画像の背景のぼかし、ビデオ通話アプリの背景の置換など、Android 所有者が毎日使用する機能を強化する役割を担っています。 通話中のライブキャプション Pixel スマートフォンで。 機械学習はますます高度化しているが、MLを活用した機能の導入にはアプリの肥大化やパフォーマンスの変動への懸念など、依然としていくつかの課題があるとGoogleは述べた。 すべてのデバイスが同じ API または API バージョンにアクセスできるわけではないため、機能の可用性にも問題があります。
画像: Google
これを解決するために、Google は Android の更新可能で完全に統合された ML 推論スタックを発表しています。これにより、すべてのデバイスにわたって連携して動作する共通コンポーネントのセットが存在するようになります。 これにより、アプリ開発者に次のメリットがもたらされます。
- 開発者は、オンデバイス推論用のコードを独自のアプリにバンドルする必要がなくなりました。
- 機械学習 API は Android とより統合されており、利用可能な場合にはより優れたパフォーマンスを提供します。
- Google は、Android のバージョンとアップデート間で一貫した API を提供できます。 API の定期的な更新は Google から直接提供され、OS の更新とは独立して行われます。
画像: Google
これを実現するために、Google はいくつかの取り組みを行っています。 まず、こう言われました Android 用 TensorFlow Lite は Google Play サービスを通じてすべての Android デバイスにプレインストールされる予定なので、開発者はそれを独自のアプリにバンドルする必要がなくなります。 Google はまた、ハードウェア アクセラレーションに使用できる Android 上の互換性のある GPU の組み込み許可リストを追加しています。 検索大手は、開発者の機械学習を活用した「自動アクセラレーション」も導入している モデルを考慮し、モデルが CPU、GPU、またはその他でより高速化されて動作するかどうかを確認できます。 加速器。
画像: Google
次に Google は、NNAPI をコア OS フレームワークから切り離し、Google Play Services を通じて更新できるようにするとも述べました。 つまり、2 つのデバイスが異なる Android バージョンを実行している場合でも、開発者は同じ NNAPI 仕様を使用できます。 特に、 NNAPI ランタイム として追加されました メインラインモジュール Android 11 では、これがこれらのアップデートの配信方法である可能性があります。 Google は Qualcomm と協力して、Android 12 を実行するデバイスで更新可能な NNAPI ドライバーを利用できるようにしており、新機能はチップセットの商用寿命の間バックポートされる予定です。 さらに、アップデート 定期的に配信されます また、古い Snapdragon プロセッサとの下位互換性もあります。
機械学習の改善は、Google が今週発表した内容のほんの一部にすぎません。 検索大手は、大幅な再設計を発表しました アンドロイド12 また、サムスンとの協力に関する最初の詳細を共有しました。 刷新されたWear OS.
\r\n https://www.youtube.com/watch? v=uTCQ8rAdPGE\r\n