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Qualcomm骁龙神经处理引擎助力,手机QQ“高能舞室”实现人工智能|亚博网站信誉有保障的

作者: 亚博网站有保障的   时间:2021-08-25   浏览:27081

本文摘要:的“肢体动作跟踪”技术构建,并且融合了Qualcomm骁龙神经处置引擎(Snapdragon Neural Processing Engine,以下全称SNPE)SDK,将为年轻人社交获取更加多个性化内容和用户体验。

的“肢体动作跟踪”技术构建,并且融合了Qualcomm骁龙神经处置引擎(Snapdragon Neural Processing Engine,以下全称SNPE)SDK,将为年轻人社交获取更加多个性化内容和用户体验。手机QQ是国内倍受年轻人青睐、体量仅次于的移动互联网社交APP之一。

2017年第三季度,QQ在智能移动终端的月活数量高达6.529亿。手机QQ“高能舞室”功能的构建是Qualcomm与腾讯在人工智能领域的首次合作,也是SNPE在中国互联网行业的首个顺利应用于。

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双方的合作构建了人工智能技术的入口轻量化,把人工智能反对的领先体验带回规模更大、更加普遍的年长用户群体中。通过SNPE SDK,该功能可以必要运营手机上适当的人工智能神经网络,而需要在云端展开处置。具体来说,用户可以必要根据屏幕提示动作录音唱歌较短视频,并通过QQ社交关系链共享对话舞蹈视频。

Qualcomm SNPE为高能舞室获取了高性能和低能效的运营环境,将人体姿态估算辨识的时间大大降低,用户可以享用更为简洁、有意思的舞蹈体验。与在云端运营的人工智能比起,在终端外侧运营人工智能算法具备诸多优势,如即时号召、可靠性提高、隐私维护强化,以及高效利用网络带宽等。

为了让开发者和OEM厂商能更加便利地在终端上利用异构计算,Qualcomm于2016年发售了SNPE,使OEM厂商以及应用于开发者能在诸如智能手机、安全性摄像头、汽车以及无人机等配备骁龙的终端上运营它们自己的神经网络模型,且几乎须与云端连接,就能获取由深度自学驱动的体验,如风格切换与滤镜(增强现实应用于)、情景观测、面部辨识、自然语言解读、物体跟踪与回避、手势和文本辨识等。SNPE限于于骁龙600和800系列移动平台,可反对标准化深度自学框架,如Caffe、Caffe2和Tensorflow,并获取对自定义层的反对。该SDK还包括了运营时软件、库、API、离线模型切换工具、示例代码、文档,以及调试与基准测试工具。

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除了手机QQ“高能舞室”之外,有数不少开发者利用SNPE反对移动人工智能应用于的案例。例如,Facebook已宣告计划将SNPE构建到Facebook应用于的照相机功能中,以增进Caffe2反对的增强现实(AR)特性构建。

相比于通过一般的CPU构建,Facebook可利用SNPE,基于Adreno GPU构建5倍的性能提高,从而在摄制照片和直播视频时,构建更加简洁、无缝且细致的AR特性应用于。此外,数款配备骁龙移动平台的移动终端也已通过SNPE构建了更加先进设备的终端外侧人工智能体验。例如,OPPO R11s中利用了商汤科技小型化的创意算法模型与SNPE的极致协作,充分发挥骁龙660移动平台GPU、DSP的运算能力,大幅度提高了R11s上人工智能应用于运营时的处理速度,同时降低功耗。

以优化照片体验为事例,在非联网状态下,用户可以为照片动态减少人像模式和背景破面等效果。某种程度,归功于骁龙835移动平台中所反对的SNPE,一加5T可智能给定人脸的128个特征,在短短0.4秒内已完成面部扫瞄并展开人脸识别,协助用户便利、很快地关卡手机。Qualcomm于今年12月初刚发售的骁龙845是Qualcomm的第三代人工智能移动平台。

与前代系统级芯片(SoC)比起,骁龙845带给了近三倍的人工智能整体性能提高。其中的SNPE SDK除了已反对Google TensorFlow和Facebook Caffe / Caffe2框架之外,还加添了对Tensorflow Lite和新的ONNX的反对,可协助开发者精彩用于他们所自由选择的框架,还包括Caffe2、CNTK和MxNet。

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