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[导读] 日前在CES 2016期间推出以Snapdragon 820为基础的Snapdragon 820A、Snapdragon 820Am,同时导入Qualcomm Zeroth认知系统,藉由机器学习模式持续累积车辆行驶判断经验,并

 日前在CES 2016期间推出以Snapdragon 820为基础的Snapdragon 820A、Snapdragon 820Am,同时导入Qualcomm Zeroth认知系统,藉由机器学习模式持续累积车辆行驶判断经验,并且本身运算效能对应各类即时渲染需求,Qualcomm稍早在嵌入式视觉高峰会 (Embedded Vision Summit)再次宣布推出基于Snapdragon 820处理器的深度学习软体开发套件,让开发者可将深度机器学习应用在各类领域。

 


 

Qualcomm宣布推出基于Snapdragon 820处理器的深度学习软体开发套件,其中导入Snapdragon神经处理引擎加快系统机器学习效率,让开发者能配合旗下处理器兼具效能与节电特性,更容易地将深度机器学习与Zeroth平台资源应用在各类领域。Qualcomm表示,此项Snapdragon神经处理引擎开发套件预计最快将在2016下半年推出。

而此项开发套件分别可对应采用Snapdragon 820处理器的智慧型手机、监视摄影机、智慧车载系统或无人机等装置,并且可透过开发者自行设计的类神经运算网络系统运作,若在系统结构完整情况下,甚至无需配合网路连线即可流畅对应包含场景侦测、文字辨识、物体追踪与避免碰撞、手势动作、人脸辨识、以及自然语言处理等功能需求。

至于Zeroth平台资源除针对行动装置应用优化之外,更结合Snapdragon Scene Detect的视觉软体,以及Snapdragon Smart Protect等恶意程式码侦测防护效果。

Snapdragon神经处理引擎开发套件更包含以下功能:

在装置搭载的Snapdragon 820处理器 (包括Qualcomm Kryo架构CPU、Qualcomm Adreno GPU

与Qualcomm Hexagon DSP)上运行卷积式类神经网路与回馈式类神经网路,藉此加快执行阶段速度

支援包括Caffe和CudaConvNet在内各界常用的深度学习模型框架

提供更轻量化且具高度弹性的运算平台,利用Snapdragon异构核心特性增加效能与功耗优化效果

支援众多项产业领域应用,诸如医疗、汽车、保全、影像,让此类应用领域可透过行动装置运作自有且预先完成训练的类神经网路模型。

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