关于微软新一代HPU,你需要知道些什么

关于微软新一代HPU,你需要知道些什么最近,由于比特币身价暴涨,“矿工”购入大量显卡用于“挖矿”,导致显卡价格上涨,英伟达、AMD显卡均缺货。

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最近,由于比特币身价暴涨,“矿工”购入大量显卡用于“挖矿”,导致显卡价格上涨,英伟达、AMD显卡均缺货。

这大概又是一项脱离了设计者初衷的发明。

显卡的核心元件是GPU(图像处理单元),设计之初是为了渲染图形。在很久以前,一般被叫做图形加速卡。

但是在早期,GPU并不是什么核心组件,有点类似协处理器,属于有了更好,没有也不要紧的东西,一般只有那种高端的工作站和游戏机上才用得上。

关于微软新一代HPU,你需要知道些什么

然而到了今天,GPU的地位一路逆袭攀升,GPU的工作也不再局限于图形处理,由于其运算能力强,而越来越多的参与到各种运算当中来。

对比CPU,GPU干的活是那种没技术含量,但是工作量巨大,需要重复很多次的那种。

假如把GPU比喻成一群小学生用人海战术算加减乘除,那CPU就是一个掌握高等数学的教授。教授虽然厉害,但是在计算简单但是任务量大的情况下,有时候也顶不住人多。

关于微软新一代HPU,你需要知道些什么

CPU+GPU的模式,在PC时代被发扬光大,在移动智能设备上也是延续了下来。在AR/VR设备上,也是标准配置。但是,单纯的GPU+CPU真的能满足VR/AR的需求吗?

AR需要处理目标识别、定位、跟踪和建模等人工智能和计算机视觉问题,计算量大。尤其当多模态交互同时运行时,图像识别、语音、手势等计算需要大量运算资源,现有芯片可能不够。

GPU的计算能力确实很强,吞吐量巨大并且精度高。但是计算时间上实时性并不是很好,一个复杂的3D图形在AR/VR头显上渲染了很久,造成延迟过高,这个时候就很容易让人产生眩晕感。

并且GPU的功耗大,VR/AR设备带起来会很吃力。

Hololens的HPU

曾经有一期AR酱介绍过Hololens的拆解,其中有一个新奇的玩意——HPU(Holographic Processing Unit全息处理器),这是微软自己的发明的说法,是一款ASIC定制芯片。

关于微软新一代HPU,你需要知道些什么

根据微软公布的信息,HPU处理能力达到每秒1T(10^12)次像素运算,功耗却不到10W。HPU能够融合来自5个摄像头、一个深度传感器以及运动传感器的输入信息,将信息压缩并传送到主处理器。此外HPU还能实现AI手势识别。

微软找遍了各大厂商的商用芯片,却找不到合适的,于是就找台积电定制设计了电28nm工艺的芯片,不得不感叹微软钱真多。

HPU中具有24个Tensilica DSP内核,以及高达8MB的Cache,此外还包含加速器。

HPU相当于协处理器,当遇到计算机视觉的矩阵运算和神经网络的卷积运算时,协助主处理器(CPU和集成GPU)完成这些特定运算。并且HPU上集成的加速器也会协助主处理器完成各种运算。

关于微软新一代HPU,你需要知道些什么

和GPU有一点相似之处,HPU一样拥有很多计算核心

然而仔细观察可以发现,HPU上用于高速存储数据的Cache高达8M,这是普通GPU所没有的。在文章顶端的两张关于GPU和CPU的图片可以看到。

一般来说,CPU需要大量的cache来过滤过多内存的访问,减少访存的延迟,提升CPU的响应速度,但是GPU并不需要。

HPU上集成了8M的cache可以让HoloLens拥有比较小的延迟。

利用FPGA为DSP应用提供灵活的可重配置方案,Hololens则可以根据不同的应用场景来实现不同的DSP组合,满足不同的要求。如此可以让在限定的功率下,实现更好的性能表现。

关于微软新一代HPU,你需要知道些什么

在手势识别上,HoloLens虽然只有两个动作,但是识别精度很高。对于操作区范围内的识别,灵敏度、防误触、各种光线下的操作都能比较好的完成,在这方面少不了HPU的深度学习计算。

HPU上还有各种加速器,这些专用加速器可以帮助HPU快速执行一些算法(单靠DSP往往无法满足这些算法的性能需求),微软称,使用专用加速器配合DSP可以实现200倍以上的性能改善,效果可谓惊人。

新一代HPU

HoloLens第二代快要面世,这次据说将会搭载新一代的HPU,将会有巨大的提升。

微软研究工程师道格·伯格(Doug Burger)表示新版本 HPU 将使用人工智能(AI)协处理器,并使用深度神经网络技术来实现更有效的数据分析。

关于微软新一代HPU,你需要知道些什么

第一代中HPU的深度学习能力还展现的不明确,而在新版本中HPU却是作为了一个AI处理器的存在。

据称,全新的 AI 协处理器支持多层次运算,也可以按需定制。AI 协处理器能够持续运作,除了增加 HoloLens 的续航能力之外,还可以通过手部关节分区域分析,实现更复杂的手部追踪,并且能够在不发送样本至云端的情况下进行设备语音识别。

AI处理器的未来

在AR酱前几期的“AR与AI融合的未来”中我们便提到,要让AR真正看懂这个世界,深度学习是要有的,而传统GPU计算能力虽然很强大但是并不一定适合移动端。

所以可以看到,现在越来越多的厂商开始尝试定制芯片。

比如这款HPU就是一个博纳百家之长的芯片。设计者可以根据自己的需求定制需要的芯片,而不需要局限于为标准化服务的CPU和GPU。

在AI芯片领域,google已经入局,AlphaGo就是使用了google的第一代TPU芯片。

芯片大厂Nvidia、Intel也不甘落后,不过各自的侧重点不同。

未来AI/AR芯片可能会呈现出更多样的态势。

这款HPU说不定也会重演GPU当年的经历,由一个协处理器转正,逆袭成为必不可少的核心元件。

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