В Snapdragon 835 применена технология Google TensorFlow для более быстрой работы приложений |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-01-12 15:36 На прошедшей в Лас-Вегасе выставке CES 2017 компания Qualcomm представила новый мобильный процессор Snapdragon 835. Чипсет получил восемь ядер Kryo 280 с максимальной тактовой частотой 2,45 ГГц, графический ускоритель Adreno 540 и LTE-модем Snapdragon X16 с поддержкой LTE Category 16 и скоростью до 1 Гбит/с. Одной из интересных особенностей Snapdragon 835 стала поддержка технологии машинного обучения TensorFlow от компании Google. Благодаря этому устройства на базе данного процессора будут демонстрировать более высокую производительность в приложениях на основе нейронных сетей. Технология TensorFlow уже используется в ряде приложений поискового гиганта, таких как Google Photos и Google Cloud Speech. При работе с программами, использующими TensorFlow, Snapdragon 835 будет использовать специальный цифровой сигнальный процессор Hexagon 682, не нагружая при этом центральный процессор. Google разработала два тестовых приложения, способных с помощью компьютерного зрения и машинного обучения распознавать реальные объекты при наведении на них камеры смартфона. При их запуске на устройстве с Hexagon DSP и поддержкой TensorFlow программы обнаруживали несколько объектов гораздо быстрее, чем в случае работы на смартфоне, где эта задача возложена на центральный процессор. Источник: 4pda.ru Комментарии: |
|