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2022年世界杯南美洲预选赛赛程(www.9cx.net):高通在 Snapdragon 888 展示基 ji[于软体的 AI 影片解码器,可杀青 1,280 x 704 30fps 的即时解码 #神〖shen〗经网路 (162470)

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,高通在 Snapdragon 888 展示基于软体的 AI 影片解码器,可杀青 1,280 x 704 30fps 的即时解码
高通在 Snapdragon 888 展示基于软体的 AI 影片解码器,可杀青 1,280 x 704 30fps 的即时解码

虽然基于软体的影片『pian』编解码器在当今重视效率的时代已非主流,不外一但有全新的影片编码花样,初期“qi”仍得仰赖软体方式举行《xing》解码,而高通以为现在内容资讯爆炸的时代会使得影片编码花样【yang】快速推陈出新,未来新解码器可能可透过下载连续更新,或许透过 AI 的辅助举行内容解码会是个可行的方式,其 Qualcomm AI Research 即在 Snapdragon 888 展示基于软体式的 AI 影片解码器,完成 1,280 x 704 30fps 的即时影片解码。

为何高通会展示现在以为效率相对降(jiang)低的软体影片解码器?高通假设未来的影片编解码器将有以下特色:对编码【ma】比特率与感知品质指标的直接最佳化、简化的编码开发流程、基于大规模并行的本质、具高执行效率与更新已布署硬体的能力、可下载的编解码器更新等等;牢靠功效的硬体式编解码器虽然具有优越的执行效率,但就无法知足高(gao)通预期未来影片编解码器所需的弹性。

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▲高通以为透过【guo】 AI 方式能够兼具高执行效率、高品质与软体解码的弹性

高通以为,借由 AI 神{shen}经网路作为基础,就有可能知足上述未来影片编解码器所需“xu”的特质;简朴的说高通以为可以写出一套基于 AI 的编解码逻辑,透过当前日『ri』益普及的 AI 加速架构去执行,实现比传统软体编解码更高的效率,高通研究机构也在近几年的研究当中发现基于 AI 神经网路的软体式影片编解码器的潜能。

不外高通也发现,由于实验室使用的硬体架(jia)构是接纳具备浮点运算功效的高阶 GPU ,除了硬体规模远大于行动装备,这些《xie》 AI 影音〖yin〗编码器的 AI 模子 zi[也未以效率为优先考量,导致虽在 PC 型态的系统能够顺遂执行基于软体的 AI 影片编解码,但难以在行动『dong』装备实现相“xiang”同的行为。


Qualcomm AI Research 则是以能够在行动装备执行作为条件,将高通多年在节能 AI 的专业手艺应用在影片编解码,接纳高通创新中央的 AI 模子节能工具( AIMET ),将 AI 网路架构重新编写并简化架构,降低模〖mo〗子执行的庞大性,使行动装备的 AI 硬体也能够有用执行这样的即时解码模子。

高通透过一台搭载 Snapdragon 888 平台的市售版手机举行展演,以 Snapdragon 888 的 CPU 搭配第 6 代 AIE 引擎举行即时解码,实现靠近 HD 剖析度的 1,280 x 704 影片的即时解码。

另外,高通也一并宣布 AIMET 的希望, AIMET 是由高通创新中央( QuIC )在 2020 年 5 月于 GitHub 揭晓的开源项目,为 Qualcomm AI Research 的研究功效,指在透过一个简朴的函式库 Plug-In ,以先进的量化与压缩手艺提升 AI 模子‘zi’的执行效率,使其在行动装置或是较简化的硬体得以顺畅执行,而在 2021 年 1 月, QuIC 再度以 AIMET Model Zoo 的方式于 GitHub 孝顺一系列针对 8bit 推论最佳{jia}化的预先训练 AI 模子,同时还提供将主流的 FP32 以低消耗《hao》转化为 INT8 模子的方式。而高通此次宣布在 AIMET 导入 AdaRound ,使其可以在极低消耗实现 4bit 量化处置,同时也支援循环神经网路 RNN 的量化,提供针对如语音辨识等时间动态行为神经网路的支援「yuan」。

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