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人臉識(shí)別驅(qū)使GPU重要性大增

作者:本站采編
來源:新電子
日期:2016-01-20 13:59:49
摘要:人臉識(shí)別應(yīng)用將驅(qū)使繪圖處理器(GPU)重要性大增。手機(jī)處理器開發(fā)商正全力提升GPU運(yùn)算效能,其背后驅(qū)力除了虛擬實(shí)境和擴(kuò)增實(shí)境等影像模擬應(yīng)用日趨火熱外,人臉識(shí)別亦是不容忽視的另一股力量,尤其是近期蘋果(Apple)傳出收購美國新創(chuàng)公司Emotient。

  人臉識(shí)別應(yīng)用將驅(qū)使繪圖處理器(GPU)重要性大增。手機(jī)處理器開發(fā)商正全力提升GPU運(yùn)算效能,其背后驅(qū)力除了虛擬實(shí)境和擴(kuò)增實(shí)境等影像模擬應(yīng)用日趨火熱外,人臉識(shí)別亦是不容忽視的另一股力量,尤其是近期蘋果(Apple)傳出收購美國新創(chuàng)公司Emotient,跨足人臉表情與情緒辨別技術(shù)領(lǐng)域,勢(shì)將讓GPU在處理器中扮演更重要的角色。

  安謀國際(ARM)移動(dòng)通訊暨數(shù)位家庭資深市場(chǎng)經(jīng)理林修平表示,行動(dòng)處理器中的GPU未來的功耗和效能會(huì)越來越好,現(xiàn)在4K的內(nèi)容和顯示器已越來越普遍,所以對(duì)于GPU的效能或功耗都是非常大的挑戰(zhàn),為支援4K影像應(yīng)用,GPU性能一定要能支援4K或4K以上,而若要滿足虛擬實(shí)境或是更高階的應(yīng)用,性能就須再向上攀升。

  另外,用GPU來做運(yùn)算的發(fā)展趨勢(shì)也愈來愈明顯,現(xiàn)在已經(jīng)慢慢看到這樣的應(yīng)用出現(xiàn)。林修平進(jìn)一步指出,有些DSP的演算法可以做平行化處理,這樣的演算法用GPU來運(yùn)算會(huì)比用CPU效能更好且更有效率,像是深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)和人臉識(shí)別,這也是ARM看到未來有潛力的應(yīng)用。

  事實(shí)上,人臉識(shí)別的功能2015年就已有一些裝置展示,而這只是一個(gè)開端,類似的應(yīng)用未來會(huì)越來越多。除了人臉識(shí)別,語音識(shí)別也會(huì)慢慢出現(xiàn);以往手機(jī)都是按密碼解鎖,未來使用者只要對(duì)手機(jī)說話或者看著手機(jī),就可以透過聲紋或臉部特征識(shí)別自動(dòng)解鎖。

  林修平解釋,人臉識(shí)別的演算法可以平行化處理,因?yàn)樗怯蒙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式來做運(yùn)算,所以可以把演算法同時(shí)丟到好幾顆運(yùn)算單元做處理,GPU就是有這樣的特性,可以同時(shí)處理很多的工作。

  事實(shí)上,ARM目前正戮力推動(dòng)的異質(zhì)系統(tǒng)架構(gòu)(HSA),即有助未來人臉識(shí)別等先進(jìn)視覺應(yīng)用的發(fā)展。林修平分析,GPU和CPU的特性不一樣,CPU處理速度快,具有即時(shí)處理的能力,而GPU處理速度相對(duì)較慢,但它可以同時(shí)處理大量的運(yùn)算。上述的人臉和語音識(shí)別,或者影像編解碼串流,就很需要大量平行化處理,此時(shí)用GPU來做會(huì)比較有效率。所以這些應(yīng)用也將驅(qū)動(dòng)HSA持續(xù)演進(jìn)。

  針對(duì)此一發(fā)展,ARM除可提供CPU和GPU的矽智財(cái)(IP),以及相關(guān)的軟體或驅(qū)動(dòng)程式(Driver)給客戶外,亦可協(xié)助客戶進(jìn)行上層應(yīng)用的整合。

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