SnapdragonのTensorFlow対応で、スマートフォンは飛躍的にスマートになる。

Snapdragon835のCPUとDSPはTensorFlowをサポート

https://www.qualcomm.com/news/releases/2017/01/03/qualcomm-snapdragon-835-mobile-platform-power-next-generation-immersive

Improved processing power and performance is supported with our new Qualcomm® Kryo™ 280 CPU and Qualcomm® Hexagon™ 682 DSP, which includes support for TensorFlow for machine learning and Halide for image processing.

Qualcommの公式ページにこのような記述があります。CPUであるKryo 280とDSP(Digital Signal Processor) Hexagon 682が機械学習用のフレームワークとして有名なTensorFlowに対応したとのことです。

イメージプロセッシング用のフレームワークであるHalideにも対応を発表しました。SnapdragonのDSPの汎用性は上がっていくようです。

Hexagon DSPの汎用性

DSPとはデジタル信号処理用のプロセッサのことです。信号処理などに頻出する演算を高速に解けるように設計されています。

ソースhttps://developer.qualcomm.com/software/hexagon-dsp-sdk/dsp-processor

Hexagon DSPは信号処理用のプロセッサながら、様々な演算のSIMDに対応しています。8bit、16bit、32bit、64bitに対応するSIMDエンジン(Execution Unit)は算術演算やシフト演算、ビット演算など、様々な用途に使えることがわかります。

今回のQualcommの動きはCPUに比べると電力効率に優れるDSPをより汎用的に使おうと言う取り組みのようです。

TensorFlow Mobile

マシンラーニングやディープラーニングは大雑把に言って、大量のベクトル演算のトライ&エラーを繰り返して、物事を判断する最適なベクトル演算に帰結させる方法です。ディープラーニングで生成されるAIとはベクトル演算のセットのことで、運用にもそれなりの演算資源を必要とします。

モバイル端末のTensorFlowへの対応は、AIの置いてあるサーバーに問い合わせるのでは無く、端末自身がAIになることを可能にするようです。スマートフォンでAIを運用出来るようになれば、ネットワーク資源を食わず、非常に高速でスマートな体験が実現するでしょう。

以下のTensorFlow Mobileに掲載されているGoogleのinstant visual translateは非常にクールでスマートですね。

https://www.tensorflow.org/mobile/

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