Facebook谈AR眼镜,硬件功耗和散热问题是最大障碍

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  构建一款舒适,时尚,价格亲民的眼镜型AR设备看似简单,但实际上这还要众多领域的技术进步,包括显示器,图形处理,手势追踪和人体工学设计等等。

  这正是Facebook芯片与技术工程负责人沙赫黎亚·拉彼(Sha Rabii)在Arm TechCon 2019大会所传达的信息。他在主题演讲时描述了AR眼镜的未来:支持夜视,改善整体视力,即时翻译标志,提示周遭人物的名字信息,创建共享白板,建议健康的食物取舍,以及在拥挤房间中进行取舍性聆听等等。他表示,这种类型的AR将成为“四种 助手,还还要接入互联网,并在还要时向你的耳朵和眼睛提供有用的信息。”

  他指出,这种愿景不要再很慢成为现实,但一定还还要实现。拉彼一起认为,最大的障碍是降低硬件的功耗,一起减少当今处理器散发的热量。

  你说道:“低功耗设计社区的地位十分独特,我门都 还还要承担起重任,并创建帮助我门都 实现这种愿景的工具。”

  拉彼对芯片开发者还还要采取的最好的办法提出了建议。一方面,芯片还要更好地适应其预期用例。他在谈到AR眼镜时表示:“我门都 的用例要是中等性能,但同还要高效能,支持时尚、轻巧设计的社会形态参数,以及为用户舒适度考虑散热情况汇报。”

  设计人员一起还要更现实地考虑芯片的耗能。他指出,能耗主要是由“内存访问和数据移动来取舍”。拉彼进一步解释说,“数据传输的成本要高于计算”,类似,“从DRAM提取另一三个 字节比执行8位加法要多消耗15000倍的能量;以无线最好的办法发送另一三个 字节将多耗费500000倍的能量”。

  要是,硬件设计师还要在实现AI时牢记这种差异。他表示:“流行的模型是将单片加速器作为离散计算元件,并将所有AI工作负载转移到所述元件。但这是另一三个 数据传输密集型架构,对功耗居于影响。”

  拉彼建议道,更好的最好的办法是“将AI作为四种 强度嵌入的功能,并将其分布在系统中的所有计算之中”。你说,这种架构将计算带到数据之中,要是数据就不要再四处移动,从而大大节省了能耗。

  还有其他AI设计最好的办法还还要减少功耗。他指出:“不要再每个AI功能都还要相同的精度。要达到最终的精度,你还要很大一要素计算工作。”要是,分解工作负载,并在机会的情况汇报下降低精度还还要令AI系统更加高效。

  这要是设计师现在还还要做的事情。展望未来,Facebook期待能助 带来更优每瓦性能的半导体工艺技术进步,以及能助 实现更高性能和效能的AI专用加速器。