嵌入式影像处理：转变应用的样貌

AMD企业解决方案事业群产品行销总监Stephen Turnbull。

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

视觉数据已成网际网络最大宗，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%网际网络流量为视觉(影像？图片)数据。

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%。电脑视觉则是以电脑软硬件技术，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之间数据的反覆搬移。

2012年6月AMD与其他业界共同创立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高效能电脑、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，识别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识别机。他指出电脑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做超声波影像的斑点消除，效能较CPU快上4倍，影像边缘强化则快上3倍；在每年数亿张超声波照片下，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，并带来光学识别(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，电脑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。