(Bild: Shutterstock.com/agsandrew)
Mit dem Software Development Kit (SDK), das Qualcomm angekündigt hat, lässt sich Maschinelles Lernen auf Smartphones, Sicherheitskameras oder auch Drohnen mit dem System-on-a-Chip Snapdragon 820 bringen.
Bei Maschinellem Lernen handelt es sich um eine Spielart Künstlicher Intelligenz, bei dem Computer die Funktion des menschlichen Gehirns imitieren, um wie dieses aus Fehlern zu lernen und sich so zu verbessern. Bislang nutzten allerdings leistungsfähige Server und so genannte “neurale Netze” – solche Algorithmen und waren auf Mobilgeräten bestenfalls als Clouddienst verfügbar, den Mobilanwendungen per API abrufen konnten.
Qualcomm tauft das neue SDK Snapdragon Neural Processing Engine. Es handelt sich seiner Darstellung nach um das erste Werkzeug für Deep Learning, das für Mobilprozessoren und somit mobile Geräte optimiert ist. Es soll in der zweiten Jahreshälfte 2016 verfügbar werden. Der erforderliche Prozessor Snapdragon 820 steckt etwa im HP Elite x3, HTC 10 und Samsung Galaxy S7.
Qualcomms Zeroth Machine Intelligence Platform, die etwa schon für Snapdragon Scene Detect genutzt wird, das Fotos automatisch auf ihren Inhalt analysieren und in Echtzeit nach Typen oder Inhalten (etwa Menschen oder Berge) innerhalb der Bildergalerie sortieren kann, dient als technische Grundlage. Auch die Malware-Erkennung Snapdragon Smart Protect basiert auf Zeroth.
Eine Laufzeitumgebung, um Code für neurale Netze auf den Mobilgeräten auszuführen, und Unterstützung der Deep-Learning-Modellierungsframeworks Caffe und Cuda-ConvNet gehören zu den Funktionen der Snapdragon Neural Processing Engine. Qualcomm sagt außerdem stromsparenden Einsatz bei optimaler Leistung durch Nutzung der im Snapdragon 820 enthaltenen heterogenen Prozessorkerne zu. Es will Branchen wie Medizin, Auto, Sicherheit und Bildverarbeitung spezielle Unterstützung liefern.
Im November 2015 hatte Samsung den Snapdragon 820 im November 2015 vorgestellt und im Januar mit der Produktion begonnen. Seine Foundry, nämlich Samsung, nutzt dafür ein neues 14-Nanometer-Verfahren namens FinFET Low-Power Plus. Gegenüber dem Vorgänger Low-Power Early verspricht Samsung 15 Prozent mehr Leistung und 15 Prozent weniger Energieaufnahme. Es kommt auch für seinen eigenen Prozessordesign Exynos 8 Octa zum Einsatz.
Vor einer Woche hat der Chiphersteller Movidius einen Versuch präsentiert, Maschinelles Lernen außerhalb von Server und Cloud verfügbar zu machen. Von ihm kommt ein USB-Stick mit Künstlicher Intelligenz. Außerdem arbeitet Movidius zusammen mit Google daran, Maschinenlerntechniken für Android-Geräte verfügbar zu machen.
[mit Material von Florian Kalenda, ZDNet.de]
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