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          智能攝像頭將邁入64 位處理技術(shù)

          作者:馬健 時間:2022-01-05 來源: 收藏
          技術(shù)正在逐步改變我們的生活,而未來,它將為我們彼此以及與周圍世界的互動方式帶來深刻的變化。從打造更安全、更高效的智慧城市,到實現(xiàn)安全、經(jīng)濟(jì)和綠色的無人駕駛技術(shù),到在熱帶雨林中監(jiān)控非法砍伐,這些場景都對先進(jìn)機(jī)器視覺技術(shù)的需求日益增長。在多樣而復(fù)雜的人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)應(yīng)用場景對智能視覺系統(tǒng)的性能、實時性和可拓展性的推動下,攝像頭系統(tǒng)越來越需要在端側(cè)進(jìn)行對圖像、視頻流以及其他傳感器數(shù)據(jù)有效地進(jìn)行分析處理,這就對攝像頭硬件系統(tǒng)的處理能力的需求日益提高。簡而言之,為了在邊緣或終端攝像頭上運行先進(jìn)的AI工作負(fù)載,就需要更高性能的計算和智能數(shù)據(jù)處理技術(shù),以滿足高清成像、增強(qiáng)安全等應(yīng)用需求。

           

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202201/430725.htm

          隨著筆記本電腦和智能手機(jī)的應(yīng)用處理技術(shù)已經(jīng)遷移到 64 位,也開始轉(zhuǎn)向采用 64 位處理技術(shù),使得利用更先進(jìn)功能的前沿應(yīng)用也可以在智能視覺系統(tǒng)中無縫平滑實現(xiàn)。例如,在世界各地的智慧城市中,我們看到攝像頭能夠運行AI算法來檢測人、寵物、包裹、車牌和其他物體。而且,隨著攝像頭本地算力的提升以及AI技術(shù)在中應(yīng)用的不斷擴(kuò)展,智能視覺處理工作負(fù)載不僅有可能在攝像頭內(nèi)置的 CPU以及日趨普遍的加速器上直接運行,而且這種邊緣部署方式將越來越顯示其優(yōu)勢,并有望成為主流。在這些技術(shù)發(fā)展的助力下,未來將有可能同時檢測數(shù)百人或識別超速汽車的車牌,而無需再將大量數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?,影響處理的實時性。

           

          為什么采用 64 位處理技術(shù)至關(guān)重要?

           

          通過遷移至 64 位處理技術(shù),可以更好地利用先進(jìn)的64CPU 硬件與身俱來的更高性能和效率。最重要的是,64 CPU 架構(gòu)具有增強(qiáng)的寄存器支持和更大的內(nèi)存映射。寄存器數(shù)量和寬度的增加意味著可以在減少內(nèi)存訪問次數(shù)的情況下處理更大的數(shù)據(jù)集,從而加快數(shù)據(jù)處理速度。更強(qiáng)的寄存器支持也意味著開發(fā)者可以利用先進(jìn)的編譯器優(yōu)化技術(shù),從而進(jìn)一步提高性能。由于數(shù)據(jù)集在進(jìn)出本地內(nèi)存的交換會影響性能,因此,當(dāng)提升的寄存器支持結(jié)合了 64 位架構(gòu)帶來的內(nèi)存映射增加,軟件就可以直接訪問更多的本地數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,從而減少了對內(nèi)存交換的需求。

           

          隨著智能攝像頭的成像要求日益提高,低端攝像頭和中高端攝像頭分別開始采用 4K8K 分辨率。從 1080p 提升至 4K 意味著在相同的編碼方案下,攝像頭傳入視頻流的數(shù)據(jù)率翻倍。此外,為了更好地識別物體,幀率需要從 15fps 增加到 30fps 甚至 60fps,對數(shù)據(jù)率和性能的需求也將相應(yīng)地繼續(xù)擴(kuò)增。更高的幀率將使攝像頭能夠以更高的精度檢測、識別和辨別更小的物體與快速移動的物體。從多個視頻流進(jìn)行同步 4K 編碼的需求,也對 CPU 性能提出了更高的要求。而這些都能很好地通過 64 位處理器獲得滿足。

           

          此外,為了滿足成像和機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載對于性能和帶寬不斷增長的需求,智能攝像頭需要支持浮點運算。Armv8-A 64 位架構(gòu)將單精度的每周期 FLOPS性能提高了 2 倍,雙精度中提高了 5 倍,從而改善了用戶體驗。

           

          另外,從 Armv8 架構(gòu)中的可收縮矢量擴(kuò)展(Scalable Vector Extension, SVE)和 Armv9 架構(gòu)中的 SVE2 開始,Arm 通過對 Neon 的擴(kuò)展在成像和機(jī)器學(xué)習(xí)方面取得了進(jìn)展,這一點也很重要。

           

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          1:面向當(dāng)前和未來智能攝像頭的 Arm 64 CPU

           

          提升機(jī)器學(xué)習(xí)性能

           

          Arm 64 位架構(gòu)(稱為 AArch64)提供了更快、更大的內(nèi)存訪問,使機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠更快地加載到內(nèi)存。這種性能的提升可以加快執(zhí)行來自智能攝像頭的輸入視頻流的推理任務(wù),從而更快地檢測、識別和辨別圖像中的物體。

           

          為了充分利用視頻編碼器/解碼器等片上加速器和處理器核心外部的機(jī)器學(xué)習(xí)硬件來實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)傳輸,必須優(yōu)化內(nèi)存帶寬。提高系統(tǒng)內(nèi)存流性能可以加快數(shù)據(jù)進(jìn)出內(nèi)存的速度,以供許多不同的硬件單元使用。圖2顯示了最常見的內(nèi)存流基準(zhǔn),并展示了從 32 CPU 遷移到 64 CPU 時,性能可以提高 3.75 倍。

           

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          2:從 Cortex-A7 32 位) CPU 遷移到 Cortex-A35 64 位) CPU 時的內(nèi)存流性能提升

           

          實現(xiàn)高級安全功能

           

          64 ARMv8-A 架構(gòu)在其 CPU 中提供了原生安全功能,其中加密指令 AESSHA CRC 可以在軟件加密的基礎(chǔ)上提供 3 11 倍的性能提升,可用于小粒度加密技術(shù)。隨著 Arm 繼續(xù)提高關(guān)鍵加密操作的性能,智能攝像頭能夠持續(xù)改進(jìn)其加密算法,以支持物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對隱私和安全的持續(xù)需求。

           

           

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          3:從 Cortex-A7 32 位) CPU 遷移到 Cortex-A35 64 位) CPU(帶有加密擴(kuò)展)時的加密性能提升

           

          對開發(fā)者的影響:軟件和工具

           

          與所有其他應(yīng)用領(lǐng)域一樣,軟件和工具也將持續(xù)在智能攝像頭領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用,為廣大的開發(fā)者持續(xù)創(chuàng)新提供動力,使新功能和應(yīng)用源源不斷地產(chǎn)生。隨著對 64 Linux 發(fā)行版的支持繼續(xù)擴(kuò)大,越來越多公司增加了對各種新功能的支持,如運行基于最新 Arm 架構(gòu)的容器調(diào)度器。

           

          此外,Arm 繼續(xù)利用最新 CPU 中的新功能來增強(qiáng)開源的 GNU編譯器工具鏈。Arm 還增加了對領(lǐng)先的計算機(jī)視覺、圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)開源庫OpenCV的支持,從而賦能更多的開發(fā)者能夠輕松開發(fā)智能攝像頭應(yīng)用和產(chǎn)品。

           

          來自 Arm 和更廣泛生態(tài)系統(tǒng)的支持

           

          Arm 將持續(xù)在最新的 64 位架構(gòu)規(guī)格版本中提供與數(shù)字信號處理、矢量處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和安全有關(guān)的增強(qiáng)功能,所有這些都是未來幾代智能攝像頭需要的關(guān)鍵計算處理能力。

           

          在所有智能攝像頭中采用基于 64 位的 Arm處理器有諸多益處,其中關(guān)鍵的是可以得到來自生態(tài)系統(tǒng)的廣泛支持。例如,AWS 已經(jīng)通過其 AWS Sagemaker Neo 服務(wù),在任何支持 64 Armv8-A 的設(shè)備上增加了對機(jī)器學(xué)習(xí)推理的支持,使得那些計劃使用 AWS云服務(wù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)部署的公司可從中受益。

           

          Project Cassini 等生態(tài)系統(tǒng)計劃解決了物聯(lián)網(wǎng)部署的兩個主要障礙:可擴(kuò)展性和碎片化。對于芯片合作伙伴、ODM、OEM、ISV、系統(tǒng)集成商和開發(fā)者來說,Project Cassini 通過加快在不同的Arm 64 位平臺上部署云原生應(yīng)用,釋放了邊緣和物聯(lián)網(wǎng)計算潛力。而要能充分利用 Project Cassini SystemReady? 計劃的優(yōu)勢, 64 位的計算平臺是必不可缺的要素。

           

          為了加速邊緣設(shè)備的開發(fā)和部署,Arm202110月發(fā)布了 Arm 物聯(lián)網(wǎng)全面解決方案(Arm Total Solutions for IoT),其產(chǎn)品路線圖呈現(xiàn)了包括 Arm 虛擬硬件在內(nèi)的全面解決方案的愿景,使客戶能夠在芯片流片前啟動軟件開發(fā)的工作。

           

          總結(jié)

           

          如果您想要在智能攝像頭生態(tài)系統(tǒng)中超越競爭對手,那么采用 64 位處理技術(shù)至關(guān)重要。Arm 樂于隨時為開發(fā)者社區(qū)和合作伙伴提供支持,協(xié)助應(yīng)對向 64 位處理技術(shù)過渡過程中的任何技術(shù)挑戰(zhàn)。向 64 位遷移將會開創(chuàng)雙贏”局面。它將在性能、效率和安全方面為整個生態(tài)系統(tǒng)帶來諸多裨益,并有助于攝像頭滿足未來的創(chuàng)新,進(jìn)而改變我們的世界。

           

          注:本文作者為Arm物聯(lián)網(wǎng)兼嵌入式事業(yè)部業(yè)務(wù)拓展 副總裁 馬健




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