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程式開發

TinyML:下一輪人工智能革命


由NASA引領的小型化風潮已經席捲了整個消費電子產品產業。現在,一個領針中即可保存全部貝多芬作品,並可使用耳機聆聽。
———天體物理學家、科學評論員Neil deGrasse Tyson

……超低功耗嵌入式設備的普及,以及用於微控制器的TensorFlow Lite等嵌入式機器學習框架的推出,意味著人工智能驅動的IoT設備將得到大規模普及。
———哈佛大學副教授Vijay Janapa Reddi

圖片

圖1 嵌入設備上的TinyML概覽圖

模型並非越大越好。

本文是TinyML系列文章中的第一篇,目的是向讀者介紹TinyML概念及其未來潛力。本系列的後續文章中,將深入介紹一些特定的應用、具體實現和教程。

引言

過去的十年中,由於處理器速度的提高和大數據的出現,我們見證了機器學習算法的規模呈指數級增長。最初,模型的規模並不大,在本地計算機中運行,使用CPU的一或多個內核。

此後不久,GPU計算使人們可以處理更大規模的數據集,並且通過基於雲的服務,例如Google Colaboratory等SaaS平台,Amazon EC2 Instances等IaaS,GPU技術變得更易於獲取。與此同時,算法仍可在單機上運行。

最近,專用的ASIC和TPU已可提供大約8個GPU的處理能力。這些設備的發展,增強了將學習算法分佈到多個系統中的能力,滿足了規模不斷增大的模型需求。

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