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付俊伟-AIGC 浪潮下 WebNN 的演进与实践.pdf

上传人: 张** 编号:182382 2024-11-01 27页 3.71MB

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本文主要介绍了WebNN(Web Neural Network)标准及其在现代Web浏览器中的应用。WebNN是由英特尔首席工程师付俊伟和胡宁馨等人起草和编辑的W3C标准,主要目的是为了在Web平台上实现神经网络的统一抽象。文章详细介绍了WebNN的架构设计、使用方法、性能对比以及其在各种框架和场景中的应用。 关键数据如下: 1. WebNN在某些模型上的推理速度比Native实现慢约20%。 2. 在WebNN支持的浏览器上,使用WebNN DirectML的性能约为原生DirectML的80%。 3. 在Intel Core Ultra 7处理器上,WebNN能够利用Arc GPU和AI Boost NPU进行加速。 主要关键点包括: - WebNN为Web平台带来了神经网络的统一抽象,使得在Web环境中进行机器学习任务变得更加简便。 - WebNN的架构设计考虑了如何在Web环境中高效地执行神经网络运算。 - 文章中提供了WebNN与Native实现的速度比较,以及在实际硬件上的性能表现。 - 最后,文章指出了大模型正在重新定义软件,暗示了WebNN等技术的发展将深刻影响软件开发的未来。
"WebNN如何提升网页神经网络性能?" "英特尔在WebNN技术发展中的角色与贡献有哪些?" "WebNN与原生神经网络API相比,优势何在?"
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