39 | 移动开发新大陆： 边缘智能计算的趋势

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

移动端机器学习技术的发展正处于边缘智能计算和人工智能技术迅速发展的趋势之中。随着5G网络的发展和物联网时代的到来，边缘计算将扮演重要角色，而人工智能技术的迅速发展也将推动边缘智能计算的需求。移动端机器学习的应用技术主要集中在图像处理、自然语言处理和语音处理等领域，包括视频图像的物体检测、语言翻译、语音助手等应用。为了提高移动端开发和模型部署的效率，各大厂商都开发了移动端深度学习的计算框架，例如TensorFlow Lite和Caffe2等。在实际项目中，性能优化是关键，可以采用ARM NEON指令+汇编进行优化，甚至应用Int 8量化的方法来提高计算性能。此外，如果设备具有GPU，还可以应用OpenCL进行GPU加速。这些技术的应用将对移动端机器学习的发展产生重要影响，为读者提供了深入了解和掌握这一领域的机会。移动端机器学习的计算框架和算法，前者负责模型计算的性能，减少时间开销；后者主要负责模型的精度，还可以通过一些算法设计减少算法的计算量，从而达到减少时间开销的目的。 Android开发同学可以发挥自己的技术专业优势，先在边缘计算的终端设备程序开发中站稳脚跟，在未来的技术分工体系中有个坚固的立足点；同时，逐步学习深度学习算法，以备将来往前迈一步，进入边缘智能计算领域，创造更高的技术价值。 对于学习路径，Android开发同学可以先学习卷积神经网络的基础知识（结构、训练和前向计算），然后阅读学习NCNN开源框架，掌握计算性能的优化方法，把开发技术掌握好。同时，可以逐步学习算法技术，主要学习各种常见的深度学习算法模型，并重点学习近几年出现轻量型神经网络算法。