L’équipe Android de Google LLC a ajouté aujourd’hui la prise en charge d’une nouvelle fonctionnalité de prototype qui permet aux développeurs d’effectuer une «inférence accélérée matérielle» sur des appareils mobiles à l’aide de PyTorch cadre d’intelligence artificielle.
L’addition de support pour PyTorch, conçu pour la première fois par Facebook Inc., signifie que des milliers de développeurs supplémentaires pourront tirer parti du Réseau neuronal Android La capacité de l’interface de programmation d’application à exécuter des modèles d’IA intensifs en calcul sur l’appareil, a déclaré Google.
Dans un article de blog, le chef de produit Oli Gaymond a déclaré que l’API Neural Network a été conçue par Google pour donner aux appareils Android un moyen d’effectuer eux-mêmes des inférences, au lieu de transmettre des données à traiter sur un serveur distant. Le traitement des données sur l’appareil présente de gros avantages, a déclaré Gaymond, tels qu’une latence plus faible, plus de confidentialité et la possibilité pour certaines fonctionnalités de fonctionner sans connectivité Internet.
Les cas d’utilisation les plus courants du traitement sur appareil sont des tâches telles que la vision par ordinateur et l’amélioration audio, a déclaré Gaymond. Un exemple pourrait être la segmentation d’un utilisateur à partir de l’arrière-plan lorsqu’il passe un appel vidéo. Ce type de tâche est évidemment très sensible à la latence, il est donc préférable de le faire en utilisant le propre matériel de l’appareil plutôt que dans un centre de données éloigné. C’est là qu’intervient l’API Android Neural Network.
Il fonctionne déjà avec les propres frameworks d’IA de Google, TensorFlow et TensorFlow Lite, mais en ajoutant la prise en charge de PyTorch Mobile l’ouvre aux milliers de développeurs qui sont plus expérimentés avec ce cadre, a déclaré Gaymond.
Facebook a déjà utilisé un prototype de l’API Android Neural Network qui prend en charge PyTorch pour activer arrière-plans immersifs à 360 degrés sur les appels vidéo Messenger. Gaymond a déclaré que les résultats étaient assez impressionnants, Facebook ayant vu une accélération deux fois plus rapide et une réduction de puissance deux fois plus élevée, tout en déchargeant une partie du travail de traitement de l’unité centrale de traitement du téléphone et en le libérant pour d’autres tâches critiques.
«La version initiale d’aujourd’hui inclut la prise en charge des modèles de perceptron linéaire convolutif et multicouche bien connus sur Android 10 et supérieur», a déclaré Gaymond. «Les tests de performances à l’aide du modèle MobileNetV2 montrent une accélération jusqu’à 10x par rapport à un processeur monothread. Dans le cadre du développement vers une version totalement stable, les futures mises à jour incluront la prise en charge d’opérateurs supplémentaires et d’architectures de modèles, y compris Mask R-CNN, un modèle populaire de détection d’objets et de segmentation d’instances. »
Image: FunkyFocus / Pixabay
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