„Android“ neuroninių tinklų API (NNAPI) dabar palaiko aparatinės įrangos pagreitintą išvedžiojimą naudojant „Facebook“ „PyTorch Framework“. Skaitykite toliau!
Mašininis mokymasis įvairiais būdais suformavo mūsų dabartį, kad mes to net nepastebime. Užduotys, kurios anksčiau buvo neįmanomos, dabar tapo nereikšmingos atlikti, todėl technologija ir jos pranašumai dar plačiau prieinama plačiajai visuomenei. Daugelį to galima padaryti naudojant mašininį mokymąsi įrenginyje ir „Google“ neuronų tinklų API (NNAPI). Dabar dar daugiau vartotojų galės patirti pagreitintus neuroninius tinklus ir jų privalumus, kaip tai daro Android komanda paskelbė apie prototipo funkcijos palaikymą, leidžiančią kūrėjams naudoti aparatinės įrangos pagreitintą išvadą su „Facebook“ PyTorch Sistema.
Mašininis mokymasis įrenginyje leidžia mašininio mokymosi modelius paleisti vietoje įrenginyje be poreikis perduoti duomenis į serverį, leidžiantis sumažinti delsą, pagerinti privatumą ir patobulinti ryšį. „Android Neural Networks“ API (NNAPI) skirta intensyvioms skaičiavimo operacijoms, skirtoms mašininiam mokymuisi „Android“ įrenginiuose. NNAPI suteikia vieną API rinkinį, kad galėtumėte pasinaudoti turimais aparatūros spartintuvais, įskaitant GPU, DSP ir NPU.
NNAPI galima pasiekti tiesiogiai per Android C API arba aukštesnio lygio sistemas, pvz TensorFlow Lite. Ir pagal šios dienos pranešimą, PyTorch mobilusis paskelbė apie naują prototipo funkciją, palaikančią NNAPI, todėl kūrėjai gali naudoti aparatinės įrangos pagreitintą išvadą su PyTorch sistema. Šis pradinis leidimas apima gerai žinomų linijinių konvoliucinių ir daugiasluoksnių perceptronų modelių palaikymą „Android 10“ ir naujesnėse versijose. Našumo testavimas naudojant „MobileNetV2“ modelį rodo iki 10 kartų didesnį greitį, palyginti su vienos gijos CPU. Vystantis į visiškai stabilų leidimą, būsimi atnaujinimai apims papildomų palaikymą operatoriai ir modelių architektūros, įskaitant Mask R-CNN, populiarią objektų aptikimą ir egzempliorių segmentavimą modelis.
Galbūt labiausiai žinoma programinė įranga, sukurta naudojant PyTorch, yra Tesla Autopilot programinė įranga. Nors šiandieninis pranešimas nepateikia jokių tiesioginių naujienų Autopilotui, jis atveria pranašumus paspartinti neuroninius tinklus milijonams „Android“ vartotojų, kurie naudoja programinę įrangą, kuri yra sukurta ant viršaus PyTorch.