光子晶片整合感測和計算 實現超快機器視覺
編譯/高晟鈞
研究人員展示了一種新型智慧光子感測運算晶片,可以在奈秒內處理、傳輸和重建場景影像。這項進步為超高速影像處理打開了大門,有利於自動駕駛、工業偵測和機器人視覺等機器視覺應用的邊緣智慧。
邊緣運算的瓶頸
由於網路邊緣的設備、數量激增,大量數據資料油然而生(智慧工廠、IoT設備),也消耗了大量資料頻寬(5G手機查看4K影像或VR遊戲裝置),更甚至有些設備兼具兩者的消耗(自動駕駛車輛)。
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這使得傳統的雲端運算需要將網路頻寬推到極限,才有辦法實現中央處理。因此近年來,將計算與存儲能力帶到網路邊緣的「邊緣運算」成為加速互聯網的主要關鍵,在實體或地理位置上盡可能地接近終端設備,減少網路頻寬和延遲。
世界正在進入人工智慧時代,但人工智慧非常消耗時間和精力。與此同時,智慧型手機、智慧型汽車和筆記型電腦等邊緣設備的成長導致需要處理、傳輸和顯示的影像資料呈爆炸式增長。透過在光學領域整合感測和運算來推進機器視覺,這對於邊緣運算和實現更永續的人工智慧應用尤為重要。
光電轉換技術的限制,使得自動駕駛等基於邊緣任務的圖像採集、處理和分析目前僅限於毫秒級的速度。
OPCA晶片
使用相機、影像感測器、照明和電腦演算法來捕捉、處理和分析特定任務的影像被稱為「機器視覺」,是一種光學資訊。這些訊號會先轉換成數位電子訊號並通過光纖傳輸,用於長距離數據傳輸和下游任務。然而,光訊號和電訊號之間的頻繁轉換以及電子處理器的有限進步,已成為提高機器視覺速度和處理能力的主要限制。
對此,來自中國清華大學的研究團隊,開發出一款名為「光學並行計算陣列」(Optical Parallel Computational Array, 簡稱OPCA),來一次性完成繁瑣的光電轉化過程。
OPCA的處理頻寬高達1000億像素,響應時間僅為6奈秒,比目前方法快了約 6個數量級。他們還使用該晶片創建了一個整合影像感知、計算和重建的光學神經網路,有望取代感測器採集和人工智慧後處理的傳統架構,徹底改變邊緣智慧。
資料來源:TechXplore
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