Qualcomm está otimizando o Snapdragon 835 eo Hexagon 682 DSP para TensorFlow

Aprendizagem de máquina é enorme e estamos vendo um monte de grandes empresas de tecnologia se envolver neste setor. Isso pode variar de pessoal AI assistentes, para jogos e tudo mais, incluindo o under-the-hood otimizações. Na maioria das vezes, a computação para a IA é feita na nuvem, mas a Qualcomm quer mudar isso no futuro.
Anteriormente, esses tipos de computação levariam muito tempo, recursos e energia (ou bateria em telefones), mas as coisas vão mudar em breve.
Com a introdução do Hexagon 682 DSP, a Qualcomm quer que os desenvolvedores de software possam descarregar parte desse código de aprendizado de máquina diretamente no hardware. Isso tornaria o processo mais rápido (já que não precisa enviar dados para um servidor e aguardar sua resposta), e também permite que o aprendizado da máquina seja feito sem uma conexão à Internet. E agora foi anunciado que o Hexagon 682 DSP dentro do Snapdragon 835 é otimizado para a tecnologia de aprendizagem de máquina TensorFlow do Google.
O Hexagon DSP (Processador de Sinal Digital) é descrito como um processador de classe mundial com funcionalidade de CPU e DSP para suportar necessidades de processamento profundamente incorporadas da plataforma móvel, tanto para funções de multimídia como de modem. Na maioria das vezes, os DSPs são usados ​​para coisas como processamento de sinais de áudio e voz, processamento de imagens digitais e processamento de sinais para telecomunicações, mas estamos vendo que a Qualcomm permite que o Hexagon DSP seja usado também para cargas de trabalho especializadas.
Assim computação de aprendizagem de máquina é geralmente melhor sobre o DPS, em vez de a CPU, uma vez que explora os benefícios de poder e desempenho de descarregar os núcleos ARM para desempenho, redução de dissipação de energia ou requisitos de concorrência. Esses núcleos são otimizados tanto para alto desempenho como para eficiência energética, mas a maior parte do tempo são usados ​​para a eficiência energética, uma vez que é projetado para lutar por altos níveis de trabalho por ciclo (em vez de aumentar os MHz).