Android 开发高手课
张绍文
前微信高级工程师,Tinker 负责人
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39 | 移动开发新大陆: 边缘智能计算的趋势

你好,我是张绍文。今天文章的作者黄振是算法领域的专家,过去曾经和他合作过移动端的 AI 项目,无论是他的算法水平,还是工程上的能力,都让我深感佩服。今天我非常幸运地请到他来给我们分享关于移动边缘智能计算的认识。
如果说过去几年移动开发是那头在风口上的猪,现在这个风口明显已经转移到 AI,最明显的是国内应届生都纷纷涌向了 AI 方向。那作为移动开发,我们如何在 AI 浪潮之下占据自己的一席之地?
以我个人看法来看,即使目前 AI 在移动端的落地场景有限,但是 AI 这个“坑”我们是一定要跳的。我们可以尝试使用 TensorFlow 这些框架去做一些简单的 Demo,逐步加深对深度学习的理解。
Google 的TensorFlow Lite、Facebook 的Cafe2、腾讯的NCNNFatherCNN、小米的MACE、百度的Paddle-Mobile,各个公司都开源了自己的移动深度学习框架。移动端未来必然是深度学习一个非常重要的战场,移动开发们需要发挥自己的平台特长。我们对于这些移动深度学习框架的优化应该更有发言权,要做到既有算法思维,也有更加强大的工程能力。就像之前黄振合作的项目中,整个框架的性能优化也是由我们来主导,使用了大量 ARM NEON 指令和汇编进行优化。
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全部留言(15)

  • 最新
  • 精选
  • moluren
    文章最后的图片中的计算框架是不是要加入MACE,对了解移动端的异构计算很有帮助?

    作者回复: 技术日新月异,可能不一定可以搞全

    2
  • 长街
    有没有相关书籍推荐呢?

    作者回复: 网上开源的框架和资料还是比较多的,可以先从基础知识和这些框架入手

  • Z
    赞一个,tf刚出就比较关注,很看好移动端和机器学习的结合

    作者回复: 是的,这一块各大厂尝试会越来越多,从Google I/O和F8会议日程就可以看出来

  • 聂旋
    说白了, 数据不全就是瞎扯,这个技术火起来就是因为有了一个比较好的图片库。 之前有人说,计算机技术可以改变世界, 然而 这世道越来越难混, 官僚还是官僚,有个屁的改变。 一个技术,就是混口饭吃的 工具。 技术换了折磨多年,程序员换了一波又一波,大家也就混口饭吃。 不要做技术吹,也不要神话技术。 平常心看技术。
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  • 山鬼
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  • archmageforac
    请问:移动端机器学习的技术大图中,计算性能优化里的低精度矩阵运算,有详细介绍资料吗? 我只找到了一篇https://blog.csdn.net/yunqiinsight/article/details/80163734,里面提到了低精度矩阵计算工具AliNN&BNN,但没有进一步搜索到AliNN的相关介绍,BNN(这里B是Binary而不是Bayesian吧?)也没找到中文资料,英文资料也比较少。
  • 文培定
    看了之后再次后悔做应用,应用常被说一套经验用了N年,但你有听说做底层驱动的被说这样的话吗?
  • 无悔
    请问一下,因为感觉开发AI比较重视学历,所以是不是留在移动端并往AI应用方向相结合会好点?这样应该怎么做?文章最后说的计算框架和计算性能优化,是移动端开发负责这一块吗?(之前有看过人工智能的课程)还有必要深入学习深度学习吗?一直挺疑惑的.
  • 林哥
    真棒
  • 瞬间
    最近感觉遇到瓶颈了,这才发现开阔的眼界很重要,想请教下作者,如何拓宽自己的眼界呢?有哪些博客、新闻网站、官方日志等信息渠道可以分享么?想拓宽一下自己获取信息的渠道。
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