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智能摄像头将迈入64 位处理技术

智能摄像头技术正在逐步改变我们的生活,而未来,它将为我们彼此以及与周围世界的互动方式带来深刻的变化。从打造更安全、更高效的智慧城市,到实现安全、经济和绿色的无人驾驶技术,到在热带雨林中监控非法砍伐......

www.eet-china.com, Jan. 05, 2022 – 

智能摄像头技术正在逐步改变我们的生活,而未来,它将为我们彼此以及与周围世界的互动方式带来深刻的变化。从打造更安全、更高效的智慧城市,到实现安全、经济和绿色的无人驾驶技术,到在热带雨林中监控非法砍伐,这些场景都对先进机器视觉技术的需求日益增长。在多样而复杂的人工智能(AI)和机器学习(ML)应用场景对智能视觉系统的性能、实时性和可拓展性的推动下,摄像头系统越来越需要在端侧进行对图像、视频流以及其他传感器数据有效地进行分析处理,这就对摄像头硬件系统的处理能力的需求日益提高。简而言之,为了在边缘或终端摄像头上运行先进的AI工作负载,就需要更高性能的计算和智能数据处理技术,以满足高清成像、增强安全等应用需求。

随着笔记本电脑和智能手机的应用处理技术已经迁移到 64 位,智能摄像头也开始转向采用 64 位处理技术,使得利用更先进功能的前沿应用也可以在智能视觉系统中无缝平滑实现。例如,在世界各地的智慧城市中,我们看到摄像头能够运行AI算法来检测人、宠物、包裹、车牌和其他物体。而且,随着摄像头本地算力的提升以及AI技术在智能摄像头中应用的不断扩展,智能视觉处理工作负载不仅有可能在摄像头内置的 CPU以及日趋普遍的加速器上直接运行,而且这种边缘部署方式将越来越显示其优势,并有望成为主流。在这些技术发展的助力下,未来将有可能同时检测数百人或识别超速汽车的车牌,而无需再将大量数据传输到云端,影响处理的实时性。

为什么采用 64 位处理技术至关重要?

通过迁移至 64 位处理技术,可以更好地利用先进的64位CPU 硬件与身俱来的更高性能和效率。最重要的是,64 位 CPU 架构具有增强的寄存器支持和更大的内存映射。寄存器数量和宽度的增加意味着可以在减少内存访问次数的情况下处理更大的数据集,从而加快数据处理速度。更强的寄存器支持也意味着开发者可以利用先进的编译器优化技术,从而进一步提高性能。由于数据集在进出本地内存的交换会影响性能,因此,当提升的寄存器支持结合了 64 位架构带来的内存映射增加,软件就可以直接访问更多的本地数据进行处理,从而减少了对内存交换的需求。

随着智能摄像头的成像要求日益提高,低端摄像头和中高端摄像头分别开始采用 4K、8K 分辨率。从 1080p 提升至 4K 意味着在相同的编码方案下,摄像头传入视频流的数据率翻倍。此外,为了更好地识别物体,帧率需要从 15fps 增加到 30fps 甚至 60fps,对数据率和性能的需求也将相应地继续扩增。更高的帧率将使摄像头能够以更高的精度检测、识别和辨别更小的物体与快速移动的物体。从多个视频流进行同步 4K 编码的需求,也对 CPU 性能提出了更高的要求。而这些都能很好地通过 64 位处理器获得满足。

此外,为了满足成像和机器学习工作负载对于性能和带宽不断增长的需求,智能摄像头需要支持浮点运算。Armv8-A 64 位架构将单精度的每周期 FLOPS性能提高了 2 倍,双精度中提高了 5 倍,从而改善了用户体验。

另外,从 Armv8 架构中的可收缩矢量扩展(Scalable Vector Extension, SVE)和 Armv9 架构中的 SVE2 开始,Arm 通过对 Neon 的扩展在成像和机器学习方面取得了进展,这一点也很重要。

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