Mobila enheter har blivit en viktig del av vårt dagliga liv. På grund av både deras ökande datorkraft och de senaste framstegen i AI, mobila enheter utvecklats för att fungera som intelligenta assistenter i många uppgifter snarare än ett enkelt sätt att ringa telefonsamtal. Men populära och allmänt använda verktyg och ramar för maskinintelligens saknar fortfarande förmågan att på lämpligt sätt utnyttja de tillgängliga heterogena datorresurserna på mobila enheter. I detta dokument studerar vi fördelarna med att utnyttja de heterogena (CPU och GPU) datorresurser som finns tillgängliga på råvaru android-enheter samtidigt som de kör djupa lärande modeller. Vi utnyttjade det heterogena datorramverket RenderScript för att påskynda genomförandet av djupinlärningsmodeller på bas Android-enheter. Vårt system är implementerat som en förlängning till det populära opensource ramverket TensorFlow. Genom att integrera vår accelerationsram tätt i TensorFlow kan maskininlärningsingenjörer nu enkelt dra nytta av de heterogena datorresurserna på mobila enheter utan att behöva några extra verktyg. Vi utvärderar vårt system på olika Android-telefoner modeller för att studera kompromisser av att köra olika neurala nätverk verksamhet på GPU. Vi jämför också prestandan av att köra olika modeller arkitekturer såsom konvolutionella och återkommande neurala nätverk på CPU endast vs med hjälp av heterogena datorresurser. Vårt resultat visar att även om GPU på telefonerna kan erbjuda betydande prestanda i matris multiplikation på mobila enheter. Därför kan modeller som innebär multiplikation av stora matriser köras mycket snabbare (ca. 3 gånger snabbare i våra experiment) på grund av GPU stöd.
Författarna till REF införde RSTensorFlow: en accelererad ram för djupinlärning om utrustning för androider med hjälp av det heterogena datorramverket RenderScript.
RSTensorFlow: GPU Enabled TensorFlow for Deep Learning on Commodity Android Devices
{'venue': "EMDL '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}