聯發科技在北京舉辦超強AI算力技術溝通會
12月4日，聯發科技在北京舉辦超強AI算力技術溝通會。會上主要針對本月13日將在深圳釋出的Helio P90晶片進行了一些資訊的劇透。
會上，聯發科技無線通訊事業部產品規劃行銷資深總監李彥輯博士發言：“教導機器可以做的跟人類一樣好，甚至超越人類，包含我們希望機器看懂世界，聽懂我們的語言，到最後可以思考和反應，例如自駕車，不僅看懂紅綠燈，或者看懂人行線，比如說會讓車，這些都是AI最終極的表現。”
對絕大多數的消費者而言，對AI 的理解多集中在對AI終端應用場景的體驗。經過幾年的技術發展，深度學習演算法不斷演進，處理器算力不斷提升，AI已經不再是被廠商包裝起來，只存在於PPT裡的營銷噱頭，而是能夠肉眼可見般得提升使用者體驗，並且結合開發者的靈感，未來還能衍生出更加豐富的應用場景。
為了獲得更好的使用者體驗，提升AI算力速度是關鍵。會上同樣針對下週四將在深圳釋出的NeuroPilot v2.0進行了一定程度的介紹。
簡單介紹一下，與第一代相比，NeuroPilot v2.0在三個方面進行了升級，分別在硬體、軟體和深度學習網路優化三個方面，核心亮點在於：APU 2.0、軟體開發包SDK以及Tool Kits的升級。作為一個全整合的終端AI計算平臺，集成了GPU/CPU/APU、4G modem、WiFi、BT、攝像頭和多媒體引擎。並且NeuroPilot v2.0將支援主流的DNN網路框架，可開發Face ID、人像美化、場景識別、手勢識別、語音識別和Benchmark技術。此外，它還相容了安卓P版本系統的39個API，以及聯發科自家的API。
聯發科認為，在DNN網路架構中，有不少多餘的網路造成了神經網路在訓練的過程中計算力的浪費。因此，在對網路進行剪枝的過程中，第一步也是最為關鍵的就是選擇哪個網路不重要。
溝通會上，聯發科展示了對MobileNet V1、ResNet-34和InceptionV3三個典型的神經網路模型的剪枝後的運算量減輕的資料，其中對於MobileNet V1模型可以將GMACs運算量降低35%～40%。