李陳魯介紹到，雖然大家對ARM可能不太了解，但大多數(shù)人每天都要和ARM的設(shè)備打交道。他表示，ARM并不是一家生產(chǎn)任何硬件的公司，也沒有自己的品牌的設(shè)備。但是幾乎這個世界上今天所有的智能手機(jī)、平板電腦，以及其他各式各樣的智能設(shè)備背后都有ARM的影子。
在演講的開始，李陳魯帶大家回憶一個笑話，就是根據(jù)馬斯洛的需求模型來說，現(xiàn)代人在水、空氣之下，還有更基本的需求是什么？WIFI。為什么會有這樣的笑話，因?yàn)榱宅槤M目各種各樣的智能設(shè)備，所以人們才需要WIFI。所有的設(shè)備背后都有共同的特性，就是它會計算?；蛘呦窠裉爝@樣高級的人工智能的計算，或者簡單的類似于傳感器，比如每天開車的剎車系統(tǒng)等等，這些很基礎(chǔ)的支撐人們?nèi)粘Ｉ畹慕M件。所有這些組件最大的共同點(diǎn)是什么？絕大部分的設(shè)備都是基于ARM的架構(gòu)。李陳魯表示ARM就是做這樣架構(gòu)的公司。人們?nèi)绻b修房子的話，會請施工人員，會請?jiān)O(shè)計師。而ARM就是做設(shè)計的工作，ARM把方案交給做芯片的合作伙伴，讓他們變成真正的產(chǎn)品，然后一步步到大家的手里面變成了真正的設(shè)備。今天看到豐富的多媒體的體驗(yàn)，VR、AR也成為現(xiàn)實(shí)。去年馬力（音）是ARM的GPU商品，目前為止安卓這個平臺上新出的移動芯片里面有90%的GPU是基于馬力（音）的價格。CPU就不說了，都是基于各種不同的架構(gòu)。
李陳魯提到，在2015年的時候，采用ARM嵌入式設(shè)備的超過2500百萬臺。不管是嵌入式還是服務(wù)器，手機(jī)、平板電腦，加起來一共是250億，是個非常大的數(shù)字。根據(jù)ARM的統(tǒng)計，基本上每時每刻全世界有超過50億人使用ARM的某種智能設(shè)備。
在這幅圖中，李陳魯說到，最中央部分是一臺智能手機(jī)。所有今天智能生態(tài)的核心是智能手機(jī)。最火熱的問題，人工智能之間有什么關(guān)系呢？這幅圖給了大家比較直觀的認(rèn)識，一臺智能手機(jī)有非常多的組件。把它打個比方，好多年以前一臺很大的服務(wù)器，其實(shí)從另外一個角度來看這個問題沒有那么簡單，李陳魯表示ARM不是單純把一臺PC變小，因?yàn)橐郧暗腜C做不了什么事。打打游戲、寫寫文檔。今天的手機(jī)有各種各樣的傳感器里面，它可以做很多改善人們生活的事。
李陳魯在會上重點(diǎn)給大家提到了，在今年的3月份公開發(fā)布的一個庫：計算視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等等這樣一些新興的領(lǐng)域。ARM技術(shù)團(tuán)隊(duì)把大家功用的底層部分抽象出來，做了一個針對ARM架構(gòu)高度優(yōu)化的解決方案，叫做ARM架構(gòu)下的計算庫。為什么要做計算庫呢？李陳魯回答道：“我經(jīng)常聽到一種說法，你不要重復(fù)發(fā)明文字。你想做人工智能產(chǎn)品的時候，你可能一開始會想到很多激動人心的場景。但你著手的時候，發(fā)現(xiàn)這個事情根本沒有那么有趣，非常的枯燥、無聊。你第一步先要寫很多很煩瑣的信息代數(shù)的庫。如果你是老板的話，你會非常著急在市場上尋找這樣的一些人才。21世紀(jì)人才是最寶貴的。”其實(shí)事情沒有那么的難，不管有什么樣的解決方案，什么樣酷炫的算法，最后都會發(fā)現(xiàn)它最底層的那一塊都是高度統(tǒng)一的，而且變化并沒有那么大。也許很多列出來的算法都存在好幾十年，甚至有百年的歷史。
李陳魯認(rèn)為，不管做哪個方面的人工智能，都有可能接觸到底層的數(shù)據(jù)、算法。ARM最為人所知的兩個產(chǎn)品CPU和GPU就是其中的典型案例。CPU指令級里面有加速指令，GPU就像一個開放式的庫，底層的接口都做了最優(yōu)化的解決方案。
緊接著李陳魯還介紹了 Tensorflow& eigne。李提到，Tensor里面有一個算法，屬于通用矩陣的低精度版本。ARM針對它在我們的32倍和64倍的CPU上面都做了深度優(yōu)化。當(dāng)我們在移動平臺上訪問的時候，如果有最新的ARM優(yōu)化的解決方案，就可以看到提高了非常大的比例。尤其在低端CPUA53上有20%的提升，在A57這樣高端的CPU上接近一倍。采用了ARM以后，會對未來的項(xiàng)目產(chǎn)生非常大的助力，實(shí)現(xiàn)基本上不需要自己研究底層的細(xì)節(jié)就能獲得很好的效果。
Eigen是線性代數(shù)。ARM在Eigen這一部分上面做了深度整合，并且在下三個平臺做了測試。結(jié)果顯示，使用了ARM的特殊優(yōu)化方案上面，還是能獲得最大1.4左右的提升。“但客觀來說，在針對一些小型計算任務(wù)的時候其實(shí)并沒有太多的變化。”李陳魯解釋到。
HOG/SVM主要用于行人檢測，HOG直方圖主要是把復(fù)雜的圖形萃取出來，變成一個梯度直方圖，它不需要計算跟你無關(guān)的信息。通常來講會調(diào)一個分類器。當(dāng)你寫了一個字，叫超平面，告訴你這里面哪些像素跟你要識別的物體有關(guān)的，哪些是背景。把背景分割，變成一個計算步驟所采納的數(shù)據(jù)。
演講最后，李陳魯說，ARM致力于做成商業(yè)界的梯子公司，今后也將竭盡所能為客戶提供解決問題的方案，保證把最新的技術(shù)帶給大家！
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