Facebook เปิดตัว QNNPACK ระบบ Open Source Library สำหรับ Mobile Deep Learning

Facebook ได้ออกมาประกาศเปิด Open Source ให้กับ QNNPACK ซึ่งเป็น High Performance Kernel Library ที่ถูกปรับแต่งมาสำหรับรองรับการทำ Mobile AI โดยเฉพาะ

 

Credit: Facebook

 

QNNPACK นี้ย่อมาจาก Quantized Neural Network PACKage โดยถูกออกแบบมาให้ทำงานอย่างมีประสิทธิภาพสูงบน Mobile Device โดยเฉพาะ และปัจจุบันก็มีการใช้งานอยู่แล้วใน Facebook App ที่มีการใช้งานอยู่นับพันล้านอุปกรณ์ทั่วโลก

Library ดังกล่าวนี้ได้เพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานหลายส่วน อย่างเช่น การทำ Depthwise Convolutions ซึ่งสถาปัตยกรรม Neural Network ระดับสูงมักจะใช้งาน, การทำ Computer Vision ด้วยการใช้ Mask R-CNN และ DensePose บนโทรศัพท์โดยตรง ทำให้สามารถทำ Image Classification ได้ในเวลาน้อยกว่า 100ms ซึ่งเมื่อทำการ Benchmark เทียบกับ Quantized MobileNetV2 แล้ว QNNPACK ก็เร็วกว่าประมาณ 2 เท่าจากการทดสอบบนโทรศัพท์หลายรุ่น

โครงการนี้ถูกเปิด Open Source อยู่ที่ https://github.com/pytorch/qnnpack และยังสามารถสนับสนุนการทำ Quantized Inference ใน PyTorch 1.0 ได้ รวมถึงยังสามารถใช้งานได้ผ่าน Caffe2 ด้วย

สำหรับรายละเอียดฉบับเต็ม อ่านได้ในที่มานะครับ

 

ที่มา: https://code.fb.com/ml-applications/qnnpack/

About techtalkthai

ทีมงาน TechTalkThai เป็นกลุ่มบุคคลที่ทำงานในสาย Enterprise IT ที่มีความเชี่ยวชาญทางด้าน Network, Security, Server, Storage, Operating System และ Virtualization มารวมตัวกันเพื่ออัพเดตข่าวสารทางด้าน Enterprise IT ให้แก่ชาว IT ในไทยโดยเฉพาะ

Check Also

เน็ตแอพ ยกระดับองค์กรยุคใหม่ สู่ Hybrid Multi-Cloud ขับเคลื่อนนวัตกรรมได้ทุกที่อย่างไร้รอยต่อ [PR]

เน็ตแอพ® (NASDAQ: NTAP) บริษัทผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลอัจฉริยะ ประกาศเปิดตัวขีดความสามารถใหม่ด้าน Hybrid Multi-Cloud พร้อมระบบควบคุมอัตโนมัติ ช่วยให้องค์กรมีความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพสูงสุดในการรองรับทุกเวิร์กโหลด พร้อมช่วยให้องค์กรนำกลยุทธ์ด้านข้อมูลสมัยใหม่มาใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ทั้งบนระบบภายในองค์กร (On-Premises) และคลาวด์ พร้อมคำนึงถึงอธิปไตยของข้อมูล การกำกับดูแล …

รวบพนักงานซาอุฯ OpenAI ข้อหาดักฟังห้องประชุมผู้บริหาร

OpenAI ได้ให้สำนักงานสอบสวนกลาง หรือ FBI เข้าจับกุมพนักงานรายหนึ่งหลังจากตรวจพบ “อุปกรณ์บันทึกเสียงที่มีความซับซ้อน” ถูกซ่อนไว้ภายในห้องประชุมผู้บริหารของบริษัท