AI趨勢周報第81期:高通推出最新款處理器Cloud AI 100,專攻邊緣AI運算需求
<div class="field field-name-field-news-column-category field-type-taxonomy-term-reference field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"><a href="/tags/%E6%96%B0%E8%81%9E">新聞</a></div></div></div><div class="field field-name-body field-type-text-with-summary field-label-hidden"><div class="field-items"><div class="field-item even"> <h3><span style="vertical-align: top; color: rgb(0, 0, 255);">重點新聞(0412~0418)</span></h3> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);">高通 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> AI晶片 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 雲端 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size: 22px;"><strong>高通推出新款AI加速運算處理器Cloud AI 100,每秒可執行100兆次浮點運算</strong></span></p> <p>行動晶片商高通(Qualcomm)近日在Qualcomm AI Day大會上,發表最新款專為AI推論設計的處理器系列Cloud AI 100,同樣採用7奈米製程,預計今年下半開始向客戶送樣。高通表示,比起自家高階行動處理器Snapdragon 855和Snapdragon 820,Cloud AI 100的最高效能可高出3到50倍之多,並且與傳統的FPGA處理器相比,推論速度更足足快了10倍,每秒可執行100兆次浮點運算(TOPs)。</p> <p>此外,這款新處理器也整合各種雲端到邊緣端的AI推論開發工具,像是ONNX、Glow和XLA等,也支援TensorFlow、PyTorch、MXNet主要機器學習框架,幫助開發人員更容易在處理器上執行各種AI推論任務,如語音助理上的自然語言處理和翻譯等。<a href="https://www.qualcomm.com/news/releases/2019/04/09/qualcomm-brings-power-efficient-artificial-intelligence-inference">(詳全文)</a></p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E5%8E%BB%E8%83%8C%E4%B8%BB%E5%9C%96_%E9%AB%98%E9%80%9ACloud%20AI%20100_%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90_%E9%AB%98%E9%80%9A.jpg" /></p> <p><span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 希捷 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 雅典娜計畫 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 深度學習 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size: 22px;"><strong>老牌硬碟大廠希捷啟動雅典娜計畫,靠AI來把關硬碟品質</strong></span></p> <p>老牌HDD大廠希捷近日宣布啟動雅典娜計畫(Project Athena),正式於美國明尼蘇達州的Normandale晶圓工廠部署深度學習平臺,來檢測記錄磁頭(Recording Transducers)的品質。在生產過程中,Normandale工廠每天產出數百萬張、高達10TB的影像資料,工程師需先檢查這些影像是否有瑕疵,才會組裝至硬碟上。</p> <p>但由於磁頭影像數量龐大,工程師無法一一檢測,因此希捷決定導入AI。希捷提到,部署的AI模型每天可即時分析300多萬張電子顯微鏡產生的影像,並從中找出人類工程師可能忽略的小瑕疵,再回報給團隊來改善問題。希捷指出,導入AI後降低了檢測成本,更大幅減少製程所需的無塵室投資達20%,並降低生產流程中10%的投注時間。<a href="https://www.seagate.com/www-content/enterprise-storage/it-4-0/images/cs595-1-1901-seagate-athena.pdf">(詳全文)</a></p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E5%9C%962_%E5%B8%8C%E6%8D%B7%E7%A1%AC%E7%A2%9F_%E5%9C%96%E7%89%87%E4%BE%86%E6%BA%90_%E5%B8%8C%E6%8D%B7.jpg" /></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> MIT </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> RoCycle </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 機器人 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>MIT打造出可感受材質差異的回收機器人</strong></span></p> <p>美國麻省理工學院(MIT)的電腦科學與人工智慧實驗室(CSAIL)日前展示一臺回收機器人RoCycle,透過多種感測器來辨識回收物品的材質,進而準確投入回收籃中。研究人員表示,光憑電腦視覺並無法讓機器人擁有人類般的感知,還需發展觸覺感知才行。因此,研究員先打造了一個純靠觸覺來辨識物體的機器人RoCycle,透過其手部加裝的應變感測器來偵測物體大小,以及另外2個壓力感測器來偵測物體材質,比如是否為容易折疊的紙,還是較硬的塑料。此外,RoCycle手部還可導電,因此能辨識回收物中的金屬。</p> <p>RoCycle目前能夠辨識塑膠、玻璃和紙類等3種材質,不過,研究員提到,在靜止不動的情況下,RoCycle物體辨識率為85%。但在移動的輸送帶上,RoCycle的物體辨識率只有63%。未來,研究員計畫將電腦視覺功能融入RoCycle,來提高機器人整體辨識率。<a href="http://news.mit.edu/2019/mit-robots-can-sort-recycling-0416">(詳全文)</a></p> <div class="media_embed" height="315px" width="560px"> <iframe allow="accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen="" frameborder="0" height="315px" src="https://www.youtube.com/embed/TdzbDoEh44U" width="560px"></iframe></div> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> Google </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> AI Platform </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 協作 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>Google推出AI專案管理協作平臺服務</strong></span></p> <p>Google近日發表AI專案管理協作平臺(AI Platform)測試版,可以讓參與機器學習模型建置的各階段人員,都使用相同的共享介面。AI平臺是一個端到端的開發平臺,團隊可以使用共享介面,準備、建置、執行以及管理機器學習專案,各種角色都能參與其中,像是開發人員、資料科學家或是資料工程師,都能使用Cloud Console中的同個儀表板,進行模型共享、訓練與擴充工作負載。</p> <p>使用者可將資料直接輸入至AutoML,或使用Cloud Machine Learning Engine來訓練AI模型。AI平臺補足了AI Hub功能,開發者可查看ML工作流程、Notebooks和其他說明文件。此外,由於AI平臺支援Kubeflow,使用者能建置可移動的ML工作流程,幾乎不需要更改程式碼,就能在本地端或雲端執行。<a href="https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/expanding-google-cloud-ai-to-make-it-easier-for-developers-to-build-and-deploy-ai">(詳全文)</a></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 迪士尼</span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> NLP </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 腳本 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>迪士尼研究院發表文字轉動畫的腳本生成AI </strong></span></p> <p>迪士尼研究院和羅格斯大學日前發表一篇論文,說明如何利用自然語言處理技術(NLP),將複雜的文字敘述轉換為動畫影片,作為編劇參考的腳本。該團隊研究員指出,現有的文字轉動畫系統,只能處理非常簡單的句子,但透過文本簡化(Text Simplification)技術,研究員開發出能處理複雜句子的AI系統。</p> <p>進一步來說,他們以現有的動畫生成系統為基礎,建立了一個NLP工作流程(pipeline)來擷取劇本中的資訊,並將這些資訊對映到系統知識庫。接著,研究員設定了一系列的語言轉換規則,來簡化結構複雜的句子,再從簡化過的句子中擷取資訊,利用這些資訊來產生編劇用的動畫腳本。論文指出,按照BLEU和SARI指標,其文本簡化模型表現比現有的系統要好。<a href="https://arxiv.org/pdf/1904.05440.pdf">(詳全文)</a></p> <p><img alt="" src="https://s4.itho.me/sites/default/files/images/%E5%9C%963_%E6%96%87%E5%AD%97%E8%BD%89%E5%8B%95%E7%95%AB%E6%9E%B6%E6%A7%8B%E5%9C%96.JPG" /></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;">IBM </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 語音辨識 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> ADPSGD </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>IBM提出語音辨識模型訓練新方法,將訓練時間從1周縮短為11小時</strong></span></p> <p>IBM研究員日前發表一篇研究論文,利用分散式處理架構來訓練語音辨識模型,不只訓練時間快上15倍,準確度也不受影響。研究員表示,要訓練如Siri或Alexa般的自動語音辨識系統(ASR),需要複雜的編碼系統將語音轉換為AI可理解的特徵,還需要解碼系統將輸出資訊轉換為人類可讀的文字。這樣的模型往往過大,訓練也十分耗時。</p> <p>研究員想出一個平行化解決方法,也就是提高每次可處理的樣本數量,透過原則性方法將批次處理的量提高至2560,是公認的10倍。此外,研究員也採用了一項名為ADPSGD的分散式深度學習技術,讓訓練時間從1周縮短為11.5小時,保持了同樣的準確度。IBM計畫於下個月的IEEE國際大會上發表這項成果。<a href="https://www.ibm.com/blogs/research/2019/04/distributed-learning-speech/">(詳全文)</a></p> <p><img alt="" src="https://www.ibm.com/blogs/research/wp-content/uploads/2019/04/ICASSP-Fig2-768x479.png" style="width: 768px; height: 479px;" /></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;">臉書</span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> 深度學習 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> PBG </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>臉書開源能快速處理超大型圖嵌入的工具PyTorch-BigGraphs </strong></span></p> <p>臉書開源了專為超大型圖設計,支援多重關係圖嵌入訓練的工具PyTorch-BigGraph(PBG)。臉書提到,超大嵌入圖主要有兩個挑戰,第一,嵌入系統必須夠快,才能應用在實際研究與生產上;第二,記憶體的限制,比如嵌入20億個節點,每個節點有128個浮點數參數,這樣就需要1TB容量,超過一般商用伺服器記憶體的容量。</p> <p>而PBG是一個分散式系統,可用於學習大型圖嵌入,特別適合應付具有數十億個節點以及數兆個邊的超大型圖,再加上PGB是以開源深度學習框架PyTorch開發,因此開發者可以自行替換損失函數、模型以及其他元件。<a href="https://ai.facebook.com/blog/open-sourcing-pytorch-biggraph-for-faster-embeddings-of-extremely-large-graphs">(詳全文)</a></p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;">微軟 </span></strong></span> <span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> AI工具 </span></strong></span> <span style="color: rgb(255, 255, 255);"><strong><span style="background-color: rgb(51, 153, 255);"> 雙語教學 </span></strong></span></p> <p><span style="font-size:22px;"><strong>臺灣微軟與高雄市聯手,以AI助學校打造數位雙語教學環境</strong></span></p> <p>高雄市政府日前與臺灣微軟簽署合作,鼓勵學校在雙語教學中使用微軟的AI工具,幫助學生學習外語,比如透過微軟Office 365中的AI朗讀工具,學生可依個人學習狀況來調整朗讀速度,並學習正確的發音。此外,PowerPoint也支援微軟翻譯功能,為英語簡報提供輔助字幕,讓學生更容易瞭解授課內容。</p> <p>不只如此,臺灣微軟也將培養教師的數位教學能力,配合相關工具開發數位雙語教學。目前高雄苓雅區的成功國小、茄萣國小已加入這項AI雙語計畫,高雄市府和臺灣微軟的合作,未來將以12年國教課程為目標,擴大到其他教育層級單位。為解決高雄學校教育資源上的城鄉落差,臺灣微軟也將把在全球推行的雲端未來學校計畫、微軟學校計畫、微軟創新老師計畫帶到高雄。<a href="https://news.microsoft.com/zh-tw/ms-ks-ai/">(詳全文)</a></p> <p>圖片來源/高通、希捷、MIT、IBM</p> <p><span style="color:#FFFFFF;"><strong><span style="background-color:#3399ff;"> AI趨勢近期新聞 </span></strong></span></p> <p><strong>1. Google更新機器學習開發套件ML Kit,新增支援智慧回覆與語言辨識功能</strong></p> <p><strong>2. Google釋出Cloud Healthcare API助醫療資料上雲端,加速醫療AI模型開發</strong></p> <p><strong>3. AWS釋出預配置的深度學習容器</strong></p> <p><strong>4. Amazon Redshift現提供並行擴展功能,數秒就能提升叢集處理查詢的能力</strong></p> <p>資料來源:iThome整理,2019年4月</p> </div></div></div>