Использование набора инструкций Intel SSSE3 для ускорения реализации алгоритма DNN в задачах распознавания речи, выполняемых на мобильных устройствах

[dmbreaker]

А вот без Интернета службы распознавания речи в мобильных устройствах почти бесполезны. Они редко способны правильно понимать тех, кто пытается с ними «разговаривать».

По-моему уже несколько лет Android может это делать без интернета. И довольно хоршо и без SSE. (Бесплатно и без СМС).

[Deamon87]

У arm процессоров свой набор векторных инструкций — neon.

[RomanArzumanyan]

Хотелось бы видеть результаты решения хотя бы модельной задачи. И сравнение с конкурентами вроде Snapdragon'овского Hexagon.

[vladstudio]

О! Моя картинка :-) Вот она в виде обои — www.vladstudio.com/wallpaper/?sound_wave

[SerCe]

А обрезать авторство и использовать в своих целях это вообще законно?

[vladstudio]

Не очень. С другой стороны, ловить и ругать — жизнь пройдет. Тут еще не страшно, я встречал зонтики со своими картинками в магазинах :)

[Danov]

В статье ничего нет про DNN и распознавание голоса!

[MichaelBorisov]

Так это же маркетинг, ничего личного. Покупайте процессоры Intel!

[qmax]

А разве под андроид можно писать на си?

[NetBUG]

NDK уже лет пять как существует.

[nickolaym]

SSE — это, конечно, хорошо. Только магия всё равно кроется в оптимизации доступа к кэшу.
Потому что умножать наивные матрицы наивным алгоритмом — это сплошные кешмиссы, хоть с SSE, хоть без него.
А всякую магию — порядок Мортона, алгоритм Штрассена и т.д. — товарищи из интела мягко обошли стороной.

Я как-то игрался с библиотеками линейной алгебры для разгона DNN, так вот, рукодельный код на SSE3 (и более того, на целочисленной арифметике вместо плавающей) соревновался по скорости с Eigen и почти всегда в разы проигрывал плавающей Intel MKL. На десктопе, разумеется. (Все остальные бласы вообще сливали).

Конечно, если Intel не портировало MKL на ARM, то придётся — на безрыбьи — велосипедить.