Meta探索从计算机视觉架构设计提升XR设备的便携性和性能
设计空间探索
（映维网Nweon 2023年04月20日）XR技术在娱乐、通信、广告、教育、医疗保健、国防、机器人、智能制造、人机交互等领域有着广泛的应用。随着XR应用程序的计算密集度越来越高，这对设计便携式XR设备和系统提出了新的挑战。由于本地设备的功率，计算能力和内存容量的限制，当前一代的便携式XR设备依赖于高性能计算服务器来执行繁重的计算。然而，这种方法存在缺点，包括不完整和不无缝的用户体验，数据传输/网络开销，以及用户隐私和安全问题。
计算机视觉深度学习等技术的爆炸性增长令基于计算密集型人工智能的技术成为未来XR系统的自然用例。
在名为《Memory-Oriented Design-Space Exploration of Edge-AI Hardware for XR Applications》的论文中，Meta和印度理工学院的研究人员进行了详细的架构设计空间探索和设计技术协同优化，以提升便携式XR系统。
团队主要分析了两种XR特定的计算机视觉人工智能工作负载，在三种架构进行XR-AI应用程序的基准测试，并对所有三种架构在28nm、22nm和7nm的工艺节点进行了技术可扩展性研究，并研究了它们各自的EDP趋势。
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