嵌入式影像处理:转变应用的样貌

  • 魏淑芳
AMD企业解决方案事业群产品营销总监Stephen Turnbull。

DIGITIMES企划

超微(AMD)企业解决方案事业群产品营销总监Stephen Turnbull,提到智觉运算(Instinct computing)-AMD开发的脸部辨识技术,连年纪、脸部表情与情绪都可以判断。

视觉资料已成互联网最大宗,Flickr、Facebook、Instagram、YouTube等网站每天几百万~几亿张照片或几十亿视讯被浏览,累计几百~几千亿张照片,预估到2020年有82%互联网流量为视觉(影像/图片)资料。

视觉是人脑与生俱来的奇妙功能。视觉判断占大脑区域30%、触觉与听觉则占8%、3%。计算机视觉则是以计算机软硬件技术,来判断视讯或图片处于何种情境、多少人物及彼此距离等等。

Stephen提到AMD是异质运算架构(Heterogeneous System Architecture;HSA)的领导者。率先将串行负载的CPU与平行负载的GPU,以统合式存储器架构(Unified Memory)相互连接,以减少CPU与GPU之间资料的反复搬移。

2012年6月AMD与其它业界共同创立HSA异质系统架构基金会,而AMD也是异质加速器、汇流排与运算函式联盟(如CCIX、Gen-Z、OpenCAPI)的创始会员。

像Radeon Open Compute Platform(ROCm)开放运算平台架构,藉由提供驱动程序(如64位元Linux原生驱动程序)、跨CPU架构(x86、ARM、POWER)与机器学习函式(MI Open)/AMD HIP编译器等方式,针对HPC高效能计算机、既有CUDA函式撰写的程序码移植,强化异质性运算、视觉处理与机器学习能力。

嵌入式影像处理技术,例如藉虹膜来判断该人物的地区/族别,网球赛出界与否的落点等,Stephen播出示范影片,一个是SONY T未来实验室开发的桌上互动投影机,运用AMD Merlin Falcon SoC芯片技术,辨识放置于桌面的物体并呈现交互式AR应用。

另一个是由Mentor Graphics、Qtechnology合作,用AMD机器视觉技术开发的伪钞辨识机。他指出计算机视觉市场一年达数十亿美元,光嵌入式装置/机台加入机器视觉功能,售价就能从几万美元提升到几十万美元。

以GPU做超音波影像的斑点消除,效能较CPU快上4倍,影像边缘强化则快上3倍;在每年数亿张超音波照片下,MI Open机器学习技术可协助影像诊断。以AMD APU设计的打印机或扫描仪,BOM Cost降低,且在1200DPI分辨率下实测打印速度提升2.5倍,扫描效能提升3倍,并带来光学辨识(OCR)技术的强化。

Stephen指出,预估到2025年全球有60万自驾车上路,到2035年全球将有2,100万辆自驾车。运用GPU运算的机器学习技术是制造自驾车安全、训练与推理效率的关键。他最后总结,计算机科技也要能处理视觉,而GPU运算搭配机器学习是影像处理的关键,藉由最新GPU科技与软件,可以启发新兴科技的应用与能耐。