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Qualcomm porta le reti neurali su smartphone

Il kit di sviluppo per il deep learning sviluppato da Qualcomm permette di eseguire algoritmi di deep learning sui dispositivi mobile con Snapdragon 820.

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Qualcomm ha annunciato, durante l’Embedded Vision Summit di Santa Clara, la disponibilità del primo kit di sviluppo per il deep learning compatibile con il processore Snapdragon 820. Questo SDK, denominato Qualcomm Snapdragon Neural Processing Engine, sfrutta la piattaforma Zeroth per eseguire i modelli di rete neurali direttamente sui dispositivi, senza nessuna connessione al cloud. La prima azienda ad usare il kit sarà Nauto, una startup che produce dashboard camera.

Zeroth è una piattaforma software realizzata per sfruttare le capacità di calcolo eterogeneo del processore Snapdragon 820, grazie alle quali gli sviluppatori possono implementare reti neurali mobile. Diverse aziende, come Google, Facebook e Microsoft, usano il deep learning, ma tutti i calcoli sono eseguiti sul cloud e i risultati vengono successivamente inviati allo smartphone. Il kit di sviluppo di Qualcomm permette invece di eseguire su dispositivi mobile, videocamere di sicurezza, automobili e droni diverse applicazioni, come quelle per il riconoscimento di scene, testo e volti, tracciamento degli oggetti e elaborazione del linguaggio naturale.

Lo Snapdragon Neural Processing Engine è stato progettato per utilizzare la potenza del processore, limitando al massimo i consumi. Il kit di sviluppo sfrutta i singoli componenti del SoC (CPU Kryo, GPU Adreno e DSP Hexagon) per eseguire reti neurali convoluzionali e ricorrenti direttamente sui dispositivi. Ciò garantisce una maggiore privacy e una latenza più bassa, in quanto non è necessario nessun upload sul cloud.

Nauto userà il nuovo SDK per eseguire gli algoritmi di deep learning sulle dash cam installate nei veicoli. Questi sistemi verranno impiegati non solo per raccogliere prove in caso di incidenti, ma anche per rilevare eventuali distrazioni del guidatore. Il kit di sviluppo sarà disponibile nella seconda metà del 2016.

Fonte: Qualcomm • Notizie su:
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