Künstliche Intelligenz Qualcomm stellt AI-Engine vor

Die AI-Engine beschleunigt AI-Anwendungen auf Geräten mit den Snapdragon-Prozessoren 845, 835, 820 und 660 und wird durch Software-Komponenten ergänzt.

Mit der Maximierung der Intelligenz auf mobilen Geräten will Qualcomm sicherstellen, dass AI-Anwendungen mit oder ohne Netzwerkverbindung realisiert werden können. Wichtigste Vorteile der Verarbeitung auf dem Gerät sind die Echtzeit-Reaktionsfähigkeit, Privatsphäre und erhöhte Zuverlässigkeit. Die Snapdragon-Kerne Hexagon Vector Processor, Adreno GPU und Kryo CPU werden innerhalb der AI Engine unterstützt und sind so konzipiert, dass sie AI-Anwendungen schnell und effizient auf dem Gerät ausführen können.

Software ergänzt AI-Hardware

Das Software-Framework der Snapdragon Neural Processing Engine (NPE) erleichtert Entwicklern die Auswahl des optimalen Snapdragon-Kerns für die gewünschte Anwendung: Hexagon Vector Processor, Adreno GPU und Kryo CPU. 

Das Snapdragon NPE unterstützt die Frameworks Tensorflow, Caffe und Caffe2 sowie das Austauschformat Open Neural Network Exchange (ONNX) und bietet Entwicklern eine größere Flexibilität und Auswahl auf mehreren Snapdragon-Plattformen und Betriebssystemen.

Die Unterstützung der Android Neural Networks API, die erstmals in Googles Android Oreo veröffentlicht wurde, ermöglicht Entwicklern den Zugriff auf Snapdragon-Plattformen direkt über das Android-Betriebssystem. Die Unterstützung für Android NN wird zuerst in Snapdragon 845 erscheinen.

Die Hexagon Neural Network (NN)-Bibliothek führt AI-Algorithmen direkt auf dem Hexagon Vector Processor aus. Dies ermöglicht eine optimiert maschinelles Lernen und beschleunigt KI-Operationen wie Faltung, Pooling und Aktivierungen.

Einsatz trainierter neuronaler Netze

Viele Smartphone-Hersteller, u.a. Xiaomi, OnePlus, vivo, Motorola, Asus und ZTE, planen den Einsatz der AI-Engine, um KI-Anwendung auf zukünftigen Flagschiff-Smartphones zu beschleunigen. Dazu liefern AI-Softwareentwickler Anwendungen, die für Snapdragon-Plattformen optimiert sind: SenseTime und Face++ bieten eine Vielzahl von vorab trainierten neuronalen Netzwerken für Bild- und Kamerafunktionen, wie z.B. Single Camera Bokeh, Gesichts-Authentifizierung und Szenenerkennung an. Elliptic Labs versorgt Snapdragon-Kunden mit ultraschall-gesteuerten Gestensteuerungen für Smartphones. ArcSoft stellt Snapdragon-Kunden Einzelkamera- und Dualkamera-Algorithmen zur Verfügung. Uncanny Vision bietet optimierte Modelle für die Personen-, Fahrzeug- und Nummernschilderkennung und -erkennung. Diese und viele andere Unternehmen nutzen Qualcomm AI-Engine-Komponenten, um die Performance ihrer KI-Modelle zu verbessern.