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快手自研YCNN深度推理学习引擎,解决了AI技术运行受限于用户设备计算量的问题

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应用实例描述

1、快手有很大一部分用户使用的手机性能相对有限,而先进的 AI 技术对设备的计算量的要求极高。 2、快手对底层平台进行了定制化开发,自研了YCNN深度推理学习引擎,针对不同手机的硬件架构做了高度的适配和性能的优化,能够使用CPU、GPU、NPU、DSP等多种运行模式,解决了AI技术运行受限于用户设备计算量的问题。 3、根据评测,快手YCNN运行速度比已知的引擎高出50%。 4、保证了用户在拍摄视频的时候能够实时的使用各种魔法表情、AR等新奇的特效。

所用解决方案

所用技术