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在嵌入式设备上做深度学习让设备更智能化

随着终端设备大规模接入互联网,在终端设备上产生的海量数据在提供商业价值的同时,也对数据处理提出挑战。由于网络带宽有限,又要满足实时响应的需求,边缘计算成为发展的新趋势之一。

当边缘计算遇上深度学习会是怎么样?在嵌入设备等终端设备上做深度学习有几个天然的优势,第一就是在没有网络的情况下嵌入设备上也能直接做计算,第二就是直接在嵌入设备上计算避免了延迟的问题,不需要担心由于网络传输带来的延迟问题,第三就是数据存储在终端解决了一大部分的隐私问题。当然目前一般只是把推理部分放在终端设备,训练(training)部分还是可以在云端完成。

不过由于终端设备上计算能力和计算带宽有限,需要特殊的深度学习算法,探长最近采访了一家计算机视觉领域的创业公司Pilot AI Labs,他们就提供基于深度学习的嵌入式设备的计算机视觉的解决方案。Pilot AI Labs的联合创始人兼首席执行官Jonathan Su是个连续创业者,拥有斯坦福大学计算机博士学位,在数值优化和高性能计算方面拥有丰富的专业知识。

他是PhiSix时装实验室的首席执行官和联合创始人,于2014年出售给eBay。他在eBay担任工程总监,并在MetaMind担任高级数据科学家。Pilot AI Labs创始团队来自于斯坦福和MetaMind,Jonathan和其他核心成员是同事、同学,其中还有多年的室友。Pilot AI Labs目前公司团队约三十人,丹华资本领投了种子轮,而NEA领投A轮融资。

Pilot AI Labs专注于构建基于深度学习的计算机视觉平台,该平台已经过优化,可在嵌入式设备上实时运行。 他从创业之初就选择了深度学习领域的创业,而且明确的选择了视觉作为创业方向,一方面是他们在这方面有相当的积累,另一方面则是学术界和工业界的研究和应用已经有了一定的基础。

Pilot AI Labs他们有特殊的经过收缩(shrink)的深度神经网络算法,不同于一般意义的将神经网络进行剪裁(pruning),收缩