滴滴云(DC2)
AI-智能加速引擎 IFX
一个高性能神经网络加速引擎,提供低延时、高吞吐的神经网络实现方案,支持TensorFlow、
PyTorch、Caffe、Darknet等神经网络模型一键部署到NVIDIA GPU、ARM等异构设备

产品优势

高性能

借助滴滴自研的自动化智能优化能力,可以针对特定算法模型,特定硬件体系结构及微架构,生成低延时,高吞吐的AI解决方案

多框架

IFX 支持把从TensorFlow,PyTorch,Caffe,Darknet等不同的深度学习训练得到的算法模型,转换成IFX支持的模型,并提供兼容性设计

统一性

IFX模型,可以提供给云、端、边等多种场景下使用;同一个算法模型,支持部署到多种不同硬件设备,提升业务迭代部署效率

安全性

IFX提供模型安全加密功能,防止模型结构,模型参数被破解和侵权,保护业务核心算法的能力,保持业务竞争力

够精巧

IFX提供模型瘦身能力,模型可缩小75%以上,模型在线升级,可以降低流量消耗,提升用户体验等,占用更小的端上资源

应用场景

公有云部署
IFX可部署在滴滴云等公有云上,为AI服务赋能,为用户公有云服务提供AI智能加速解决方案
私有云部署
IFX可为部署在企业私有云环境的AI应用赋能,提高AI应用效率、降低私有云服务建设和运营成本
IOT
IFX可应用于智能制造、智能家居、智能汽车、智能机器人、智能交通等各种IOT场景中,提高终端设备计算效率、降低应用时延
边缘计算
业务对于边缘计算的实时性要求更高,即更强的处理能力和更快的响应速度。IFX能够帮助边缘设备获得更快处理业务请求的能力

性能数据

ARM
NVIDIA GPU
模型压缩
案例/框架IFXTensorFlow/PytorchIFX性能加速比硬件处理器
人脸检测9ms19ms2.111ARM A53
防攻击12ms26ms2.167ARM A53
目标检测440ms600ms1.364ARM A53
项目:Inference Latency(ImageNet)
比赛:斯坦福DAWNBench
查看IFX成绩:https://dawn.cs.stanford.edu/benchmark/#imagenet-inference-time
案例/框架IFXTensorFlow/PytorchIFX性能加速比GPU型号
文本纠错16ms28ms1.75NVIDIA Tesla P40
ETA预估0.3ms5ms16.67NVIDIA Tesla P4
人脸检测3.3ms10.83ms3.28NVIDIA Tesla P4
Resnet501.54ms11.9ms7.73NVIDIA Tesla P4
项目:Inference Latency(ImageNet)
比赛:斯坦福DAWNBench
查看IFX成绩:https://dawn.cs.stanford.edu/benchmark/#imagenet-inference-time
案例/框架原始模型IFXIFX压缩比
银行卡OCR识别5.1MB1.3MB3.92
车载人数检测2.8MB579KB4.95
项目:Inference Latency(ImageNet)
比赛:斯坦福DAWNBench
查看IFX成绩:https://dawn.cs.stanford.edu/benchmark/#imagenet-inference-time

典型案例

人脸检测
基于滴滴致力于安全的投入,人脸检测模型已经在手机端以及服务端大量部署,IFX为其提供了高效的模型实现,增强了移动端的检测速度和安全性,降低了服务端的成本投入
证件检测与识别
赋能滴滴内部丰富的证件场景,如身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等证件类型的检测和识别,IFX为其提供性能优化和模型瘦身,可方便集成到安卓、ios等设备
ETA 预估
基于滴滴内部大量的打车、导航场景、预估价等场景,ETA是其中最基础的功能组件,通过IFX优化,可以提供极致的GPU AI加速,大大降低规模效应下的成本开销
语音识别
智能客服等语音识别场景已经在滴滴获得了大规模的应用,语音识别模型是语音识别功能的关键,IFX将语音识别模型的效率提升了5.61倍,大大提升了语音识别的效率,节省了成本开销

100倍故障赔偿

免费备案服务

备案补偿

7x24小时服务支持

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