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如何做智能边缘计算 张先轶 澎峰科技 xianyi@ 张先轶 • 主要研究方向:性能优化,矩阵计算 • 开源矩阵计算项 目OpenBLAS发起人和主要维护者 • 本科硕士毕业于北京理工大学,博士毕业于中国科学院大学 • 07- 14年,中科院软件所工作 • 15- 16年,美国UT Austin和MIT大学博士后研究工作 • 16年-至今,澎峰科技,智能边缘计算 Deep Learning 云端部署 vs 嵌入式端部署 • 服务器训练模型 • 服务器训练模型 • 云端使用模型 • 嵌入式端使用模型 – 手机 – 智能摄像头 – 无人机 – Face++ API – 百度AI API – …. 以美颜为例 • 手机App – 本地完成 – 交互性更好 • 步骤 – 人脸检测 • 找到人脸框? – 人脸关键点 • 鼻子在哪? • 眼睛在哪? • 嘴在哪? – 贴图 (找锚点) • 2D • 3D 如何做智能边缘计算产品选型 处理速度 硬件成本 需求 需求 准确率需 开发成本 求 硬件/软 需求 件选型 主流嵌入式A I开发板 – GPU类 • NVIDIA GPU – TX2, – Nano – … • AMD APU SoC – V1605B • 优势 – 生态好 ,几乎与服务器开发体验类似 – 支持FP16,模型转换简单 – 开发速度快 ,适合上手 • 挑战 – 硬件成本 AMD APU SoC 主流嵌入式A I开发板 – 无NPU的SoC类 • 满足中低AI应用算力需求 – 美颜、人脸门禁等 – 使用CPU或者集成GPU • 瑞芯微 – RK3288 ,RK3399 • 高通公司 • 优势 – 有
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