为提高视频识别应用程序在NVIDIA Jetson Nano和Jetson TX2等边缘设备上的速度，麻省理工学院（MIT）的研究人员开发了一种新型深度学习模型，该模型性能优于以前视频识别任务中最先进的模型。

该模型在美国能源部下属橡树岭国家实验室的超级计算机Summit上进行训练，使用了1,536个NVIDIA V100 GPU，并在第1版和第2版Something-Something视频数据集公开挑战赛中蝉联冠军。

拟在韩国首尔举行的国际计算机视觉会议(International Conference on Computer Vision)上发表的研究论文详细介绍了该方法，该方法利用时间转移模块（Temporal Shift Module）框架来实现3D卷积神经网络（CNN）的性能，但同时具有2D 卷积神经网络的复杂性。

研究人员在论文中指出：“传统2D CNN在计算上成本低，但无法捕获时间关系。基于3D CNN的方法可以实现良好性能，但计算量庞大，因此部署成本高。在论文中，我们提出了通用且有效的时间转移模块（TSM），它既高效又具有高性能。”

该团队认为，这种方法可以将模型缩小到1/6，也就是将最先进模型中的1.5亿个参数减少到2500万个参数。

麻省理工学院（MIT）的助理教授，及该论文的合著者Song Han说:“我们的目标是使任何通过低功耗设备工作的人都可以使用AI。要做到这一点，我们需要设计耗能更少的高效AI模型，这个模型可以在边缘设备上平稳运行。”

这项研究的主要作者Ji Lin展示了安装在摄像机上的单个NVIDIA Jetson Nano如何能够在仅12.4毫秒的延迟下立即对手势进行分类。

研究小组在橡树岭国家实验室借助Summit训练这种算法。在那里，Lin和他的团队使用NVIDIA V100 GPU和cuDNN加速的PyTorch深度学习框架，仅在14分钟内就训练了他们的模型。

研究人员说：“大型AI训练工作的计算要求每3.5个月翻一番。我们能否继续突破技术极限，取决于超高效算法与强大机器相匹配的战略。”

研究人员还在GitHub上发布了实现PyTorch的代码。