MACE di Xiaomi è il nuovo framework machine learning Open Source

Se dovessimo indicare una delle Core feature di Xiaomi, quella sarebbe sicuramente il software. O meglio la MIUI, che con la sua versatilità ha convinto utenti esperti e non. Xiaomi però guarda avanti e si proietta nel machine learning e lancia MACE, il framework OpenSource per il computing mobile su Android, iOS, Linux e Windows.

Xiaomi MACE: ecco tutti i segreti del framework machine learning OpenSource

Qual è lo scopo con cui è stato pensato Xiaomi MACE? Molto semplicemente, l’ottimizzazione degli algoritmi di apprendimento, soprattutto per quanto riguarda quelli della MIUI 12, in modo da garantire uno sviluppo sempre più mirato alle esigenze dell’utente. E andando a scandagliare la pagina ufficiale di GitHub (essendo il framework OpenSource, era facile ipotizzare fosse pubblicato lì), troviamo quali sono i target che la divisione software di Xiaomi si impone con MACE.

Gli obiettivi di MACE

Prima di tutto, le prestazioni in quanto il framework sarà totalmente ottimizzato nel runtime con NEON, OpenCL, Hexagon e per l’algoritmo Winograd in modo da accelerare le operazioni di convoluzione. La stessa inizializzazione è ottimizzata per essere più veloce. Poi, si mira ad un consumo di energia molto minore, grazie alle opzioni di alimentazione dipendenti dal chip con scheduling big.LITTLE e grazie alle API avanzate con hint dalla GPU Adreno. Soprattutto, MACE è pensato per ottenere risposte dall’interfaccia sempre più veloci e lo si otterrà grazie alla suddivisione in micro compartimenti del kernel OpenCL per una migliore prelazione del rendering.

Ovviamente, non mancherà l’ottimizzazione del comparto memorie, in modo da non rendere i file ingombranti e garantire una maggiore fluidità grafica. La priorità degli sviluppatori comunque, è sicuramente la Sicurezza. Insomma, con MACE di Xiaomi sembra voler entrare in un nuovo modo di pensare il mobile, lasciando la costruzione dell’interfaccia ai propri utenti, creando infinite possibilità di miglioramento. Vi lasciamo il link a GitHub per scoprire tutti i dettagli in merito e magari se siete sviluppatori potete aggregarvi allo sviluppo.

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