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嵌入实时视觉系统能否达到云计算的精度?

2015-04-24 06:32
姚看江湖
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  视觉处理是最近两年最火最受关注的技术之一,市场调研公司ABI Research、InSight Media等多家公司的数据显示,视觉处理系统的市场到2020年将超过3000亿美元,年复合增长率超过35%,主要应用在包括汽车安全、图像侦测、视频监控和手势识别游戏操控等。

嵌入实时视觉系统能否达到云计算的精度?

  fig.1 视觉处理市场增长预期到2020年将超过3000亿美元。

  电子工程专辑记者邵乐峰的文章《揭秘谷歌Tango计划背后的芯片巨人》一文中介绍了一家号称将有可能改变世界的芯片公司,本文将会介绍由Synopsys公司最新推出的嵌入式视觉处理器IP。 Synopsys DesignWare ARC处理器高级产品营销经理Mike Thompson介绍了一款新开发的可编辑和可配置的IP,可以提供比通过CPU、移动GPU和DSP等更高的视觉处理效率,同时它还可以通过自我学习与培训,实现在更多应用领域更精确的视觉处理能力。

嵌入实时视觉系统能否达到云计算的精度?

  fig.2 Synopsys DesignWare ARC处理器高级产品营销经理Mike Thompson

  为什么需要嵌入式视觉处理?

  Mike Thompson认为,目前现有的视觉处理应用,包括智能监控、生物识别和机器视觉,以及基于云处理的城市监控技术,都是基于非常强大的CPU硬件和带操作系统的软件处理的视觉处理,尽管处理能力很强大,但同时消耗的功耗非常大,处理的响应较慢。而一些特别的应用,例如车载的交通信号识别、人脸识别和手势识别,则要求低功耗且能即时响应,这些新的应用,需要市场能够提供的处理器IP,来设计研发出新的SoC或处理器。

嵌入实时视觉系统能否达到云计算的精度?

  fig.3 与CPU、GPU和DSP相比,SNPS EV处理器的视觉处理效率高出很多

  虽然视觉算法可以在大多数处理器上运行,但是这类算法牵涉到许多的复杂数学运算和数据迁移。通用处理器(GPP)可以用来做视觉处理,但是这样的处理器缺少复杂数学运算资源,运行起来速度会非常慢。在一些视觉应用中,采用的图形处理器(GPU)虽然具有许多的运算资源,但是却缺乏高效移动视觉数据的能力,因此其视觉性能相对较低,并且其功耗也非常的高。视觉处理器是专为视觉处理而设计,因此它们拥有所需的复杂数学运算能力,并且它们还具有精密的数据迁移能力,能够有效地处理视觉帧数据。此外,要能够在嵌入式视觉应用中得到使用,它们也需要满足低功耗要求。

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