Qualcomm открыли доступ к SDK для разработчиков ИИ

Qualcomm постепенно приближается к разработке чипа на подобии человеческого мозга и делает свои ресурсы доступными общественности. Компания объявила о предоставлении всем разработчикам доступа к SDK, предназначенному для оптимизации работы нейронного процессора Neural Processing Engine, - передает Robotics.ua. 

Для чего создан новый SDK

Комплект разработки программного обеспечения под названием Qualcomm Snapdragon Neural Processing Engine основан на платформе Qualcomm Zeroth Machine Intelligence Platform, использующей потенциал нейронных сетей в мобильных устройствах для самообучения.
Через данный SDK производители смогут разрабатывать и применять свои собственные модели нейронных сетей в устройствах с процессорами Snapdragon 600 и 800 без облачного соединения. Обучение через нейронные сети могло бы, к примеру, охватывать распознавание объектов препятствий, жестов и обработку естественного языка.

Одной из первых компаний, которые приняли платформу, была Facebook, которая использовала её для создания своих фотоэффектов на основе дополненной действительности. В результате эффекты были загружены в 5 раз быстрее, чем традиционное системное развертывание.

Каждый разработчик будет иметь несколько способов использования ресурсов SDK, хотя основная цель у них одна: управление внутренними рабочими нагрузками различных частей SoC Snapdragon для оптимизации доступных ресурсов и получения максимальной отдачи. Набор совместим с основными средами разработки AI, включая Caffe, Caffe2 и TensorFlow, в то время как ученые нацелены не только на мир смартфонов, но также и автомобилей, VR и беспилотных летательных аппаратов.

Кроме того, согласно robotics.ua, Qualcomm хотят не просто предложить инструменты, подходящие для разработки на существующих платформах. Постепенно растет количество продуктов на базе AI, и по этой причине Qualcomm работает над новой архитектурой, полностью посвященной этим устройствам. То же самое делает Microsoft с платформой Holones 2. Конечно, проект пока не может быть реализован, хотя общество считает это неизбежным. В будущем необходимо будет предложить аппаратное решение, посвященное исключительно миру нейронных сетей и адаптации технологии к новым приложениям.