CNN专用处理器问世 脸部识别省电性/精确度大增

最新更新时间:2017-06-22来源: 互联网关键字:CNN  处理器  人工智能  AI 手机看文章 扫描二维码
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据电子报道:人工智能(AI)做为当今最火红的议题之一,如今已是全球各大厂商的兵家必争之地,然多数AI开发者仅聚焦在软件面,硬件运行效率相对落后,难以应用于行动装置中。有鉴于此,南韩科学技术院(KAIST)电机系教授Hoi-Jun Yoo主导的研究团队近日推出K-Eye脸部辨识系统,搭载自行研发的卷积神经网络处理器(CNNP)芯片,可在功耗仅一般图形处理器(GPU) 1/5000的水平下,执行准确率高达97%的辨识算法。

K-Eye系统由两个主要元素构成,一为影像感测系统,二则是专为执行CNN设计的处理器。 其影像感测系统内建的影像传感器支持休眠模式,只有在摄影机视野范围出现人脸时才进行运作,可有效降低待机时的功耗。此外,该影像传感器还搭配了模拟处理器,可将人脸与背景区隔开来,再以数字处理器对选定区域的人脸进行运算。 这种运作机制亦能提升镜头捕捉效率,缩减辨识流程与内存用量。

CNNP则是构成此系统的另一关键。此处理器包含可垂直、水平方向读取数据的特制内嵌内存,还内建1,024个可平行运算的乘法器与累加器,具备可直接进行端对端暂存信息传输的能力,不必仰赖外部内存或使用芯片内部的通讯网络。至于在卷积神经算法执行部分,该处理器可以将一个二维的滤镜转换成两个连续运算的一维滤镜,藉此提高效率、降低耗能。配合前述的感测机制,CNNP可以在功耗仅0.62 mW的条件下运行脸部辨识;若提高功耗,甚至得以在效能上胜过一般GPU。

K-Eye系列分为穿戴型与外接型。 前者藉由蓝牙与行动装置数据库联机,可透过颈戴或别在上衣等方式,协助进行巡逻或入场安全检查等作业;后者可与行动装置、车载系统直接连接,考虑到此装置已可区别真人与照片的差异,可作为密码、指纹、虹膜辨识之外,另一个可靠的身分鉴识机制。

关键字:CNN  处理器  人工智能  AI 编辑:王磊 引用地址:CNN专用处理器问世 脸部识别省电性/精确度大增

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