18
TinyML：下一轮人工智能革命
source link: https://www.infoq.cn/article/Ihfwg4Lc9GEm349NSeK7
Go to the source link to view the article. You can view the picture content, updated content and better typesetting reading experience. If the link is broken, please click the button below to view the snapshot at that time.
由 NASA 引领的小型化风潮已经席卷了整个消费电子产品产业。现在，一个领针中即可保存全部贝多芬作品，并可使用耳机聆听。
———天体物理学家、科学评论员 Neil deGrasse Tyson
……超低功耗嵌入式设备的普及，以及用于微控制器的 TensorFlow Lite 等嵌入式机器学习框架的推出，意味着人工智能驱动的 IoT 设备将得到大规模普及。
———哈佛大学副教授 Vijay Janapa Reddi
图 1 嵌入设备上的 TinyML 概览图
模型并非越大越好。
本文是 TinyML 系列文章中的第一篇，目的是向读者介绍 TinyML 概念及其未来潜力。本系列的后续文章中，将深入介绍一些特定的应用、具体实现和教程。
引 言
过去的十年中，由于处理器速度的提高和大数据的出现，我们见证了机器学习算法的规模呈指数级增长。最初，模型的规模并不大，在本地计算机中运行，使用 CPU 的一或多个内核。
此后不久，GPU 计算使人们可以处理更大规模的数据集，并且通过基于云的服务，例如 Google Colaboratory 等 SaaS 平台，Amazon EC2 Instances 等 IaaS，GPU 技术变得更易于获取。与此同时，算法仍可在单机上运行。
最近，专用的 ASIC 和 TPU 已可提供大约 8 个 GPU 的处理能力。这些设备的发展，增强了将学习算法分布到多个系统中的能力，满足了规模不断增大的模型需求。
Recommend
About Joyk
Aggregate valuable and interesting links.
Joyk means Joy of geeK