AI移動終端應(yīng)該具有如下特征:從系統(tǒng)架構(gòu)上來看，應(yīng)同時(shí)滿足在硬件層具備AI加速單元。軟件層支持專用移動終端推理框架，交互層支持?jǐn)z像頭、傳感器、觸屏、語音等多種感知方式，且從業(yè)務(wù)功能和應(yīng)用場景來看，應(yīng)搭載基于計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等技術(shù)的應(yīng)用，能通過收集和分析各類交互信息、感知用戶使用習(xí)慣來優(yōu)化系統(tǒng)資源配置，經(jīng)云側(cè)或移動終端進(jìn)行學(xué)習(xí)處理，提升使用效率，降低系統(tǒng)功耗，同時(shí)能夠結(jié)合場景的數(shù)據(jù)分析和用戶行為感知為使用者提供更“智慧化”和個(gè)性化的服務(wù)。
基于這些技術(shù)特點(diǎn)，智能手機(jī)、平板電腦等移動終端需要有區(qū)別于傳統(tǒng)智能終端的全面的AI處理能力來進(jìn)行支持。從底層芯片、操作系統(tǒng)到上層應(yīng)用，AI移動終端功能拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相比于傳統(tǒng)的智能終端存在較大差異。我們將AI移動終端從技術(shù)架構(gòu)上分為四層，分別是應(yīng)用層、框架層、驅(qū)動層和硬件層(見圖2-1)。應(yīng)用層通過調(diào)用推理框架提供的應(yīng)用程序接口（API）。
移動終端推理框架和硬件層的AI加速芯片是這個(gè)技術(shù)架構(gòu)中的核心要素，移動終端推理框架將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換為可在端側(cè)芯片上執(zhí)行的機(jī)器指令，AI芯片則為推理框架提供有針對性地優(yōu)化過的指令集，從底層賦予推理框架更高的性能。
需要指出的是，目前的A紅終端市場中，底層硬件使用異構(gòu)架構(gòu)，各廠家的芯片和技術(shù)架構(gòu)并不完全相同，軟件框架也尚無統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和接口。所以本章給出的架構(gòu)圖是一個(gè)基于AI移動終端的通用技術(shù)架構(gòu)圖，它概括了當(dāng)前大部分AI移動終端的通用組件，但各廠家的AI技術(shù)架構(gòu)間存在一定差異，這種差異會在之后的各章中詳細(xì)介紹。
深度學(xué)習(xí)移動終端AI架構(gòu)圖
審核編輯：湯梓紅
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