nos últimos meses, temos ouvido muito sobre o emprego do silicone especializado pro aprendizado automático em dispositivos móveis. O que não está claro é o quanto se beneficia de tudo isto ao cliente. Quando você compra um telefone, o “chip de inteligência artificial” em sua listagem de desejos?

Não, contudo aprofundarmos pouco mais. Por que necessitamos esses chips? A razão pra ter chips móveis de AI em primeiro lugar, é muito descomplicado. A inteligência artificial actual requer que os computadores façam muitos menores cálculos de forma acelerada, todavia as CPUS têm somente um punhado de kernels acessíveis pra fazer as operações matemáticas.

• Quatrocentos MB de memória RAM
• sete O acento circunflexo “^”
• tamanho
• Nasce o robô qualificado de transportar a impressão 3D pra linha de montagem
• torta de abóbora
• dois Windows Vista Beta um
• O começo de escolha e mobilidade de todos os cargos públicos, incluindo o chefe de Estado
• Criar uma versão “estável” do Wikipedia

É por isso que a indústria ama as unidades de processamento gráfico ou GPU. Foram originalmente projetados para renderizar gráficos de jogos, o que é preciso fazer diversos pequenos cálculos rapidamente. Ao invés de um punhado de núcleos, têm milhares. Agora, instalar milhares de núcleos em um chip pro seu celular é uma questão que não vai acontecer. Mas há algumas alterações arquitetônicas que você pode fazer pra aumentar a quantidade de trabalho simultâneo que teu chip poderá fazer. O chefe de informática e aprendizagem da Qualcomm, Gary Brotman explica “não tenho dúvida que a paralelização é definitivamente chave, e fazê-lo de modo produtivo, sobretudo”.

entretanto, inclui de forma acelerada do que as unidades informáticas dedicadas de IA não é o único caminho a escoltar, pelo motivo de outros fragmentos de arquitetura de chip assim como se podem acertar. “Chip AI” é um termo proveitoso pra explícito, porém bem como é impreciso.

No caso de a Huawei e a Apple, o que se fornece não é um chip único e independente, mas processadores dedicados que vêm como parcela de um SoC (ou sistema em um chip) é maior, como o A11 Biônico da Apple.

Os SoC agora contêm inúmeros componentes especializados para coisas como renderizar gráficos e processamento de imagens, deste modo, acrescentar alguns núcleos, AI é algo parecido ao curso. O que tiramos disso? Como mencionado em um momento anterior, o hardware de IA especializado significa, em teoria, um melhor desempenho e uma melhor duração da bateria. Mas bem como há vantagens para a privacidade e segurança do usuário, e para os desenvolvedores bem como.

Primeiro, privacidade e segurança. No momento, diversos serviços de aprendizagem devem enviar seus fatos pra nuvem para realizar a análise real. Empresas como a Google e a Apple têm fabricado métodos pra realizar esse tipo de cálculo directamente para o seu telefone, mas ainda não são amplamente utilizados. Ter um hardware dedicado promove mais IA no mecanismo, o que significa menos risco pros usuários dos fatos que filtram ou pirateen. Ademais, se você não enviar fatos para a nuvem a cada poucos segundos, significa que os usuários são capazes de acessar os serviços sem conexão e salvar os dados.

Essa última cota é uma enorme auxílio para os desenvolvedores também. Afinal, se a análise é feita no dispositivo, você economiza as pessoas que executam a aplicação o pagamento dos servidores. Enquanto o hardware esteja à altura, todos se beneficiam. Você Está pronto para ser usado? A próxima seção é onde as coisas se tornam mais complicadas.