不到10美元、比M&M豆还小:它让谷歌首款AI相机Clips梦想成真

10 月 4 日,谷歌在「谷歌制造」(Made by Google)活动上宣布了 8 款全新硬件产品。其中非常引人注目的是 Google Clips 相机,这款不过巴掌大小的产品面向家庭场景,能够自动寻找有价值的瞬间并进行捕捉。

值得一提的是,所有这些机器学习算法都在机器本地运行,最大程度保护了用户的隐私。这可以说是人工智能终端化的一个非常典型的样例,而支持这一切的「智能来源」,是英特尔旗下的 Movidius Myriad 2 VPU 芯片。

比一颗 M&M 豆还小的 Myriad 2 芯片(图为2014年发布的 Myriad 2)

「Google Clips 作为一款智能相机,正代表了 Movidius 团队在开发 Myriad VPU 技术时所梦想的终端设备机上智能。低能耗的智能芯片正在让越来越多以 AI 技术为基础的智能设备走进现实」,原 Movidius CEO、现任英特尔公司副总裁 Remi El-Ouazzane 近日在接受媒体采访时表示。

Google Clips 中涉及的机器学习算法包括:第一,寻找有价值的瞬间、拍摄一个小的包含整个瞬间的片段,并从中选取出「稳定、清晰」的照片,第二,识别照片中的人物、动物、场景。最后,根据用户保留特定照片的动作,学习有哪些元素是重要的,对以后的拍摄进行优化。

Google Clips 产品负责人 Juston Payne 在活动上介绍 Google Clips

由于机器学习算法,尤其是神经网络,对计算能力的极大需求,当前的大部分机器学习应用都需要终端设备能够连接互联网,在本地获取输入后,将数据传输到云端,在云端进行计算和处理并返回到本地输出。这个过程中,传输时间与网络环境密切相关,联网也会大幅缩短的电池寿命,最重要的是,用户的数据隐私很难得到保障。因此,智能算力终端化一直是一个热门的话题。

背靠 Google Cloud、拥有强有力云端计算能力的谷歌也从未放松对终端计算的追求。「(云端与终端)综合的方式是非常有意义的。我们对于两种方式都会审慎地进行投入」,谷歌 CEO Sundar Pichai 在接受媒体采访时表示,「(最终选择哪一种)取决于情境、亟待解决的问题以及以不同的方式部署是否有意义。」

但是,如何能把在几年前还是一台性能超卓的处理器才能完成的运算任务放进小小的终端处理芯片中,同时还要保证能耗不超过设备电池的承受能力,以及成本低廉、让设备的价格可以为大众接受,一直是一个硬件上的难题。

去年 9 月被英特尔收购的 Movidius 就一直致力于解决这个难题。这家公司从 2007 年就开始致力于设计低能耗计算机视觉与深度学习处理芯片。

2010 年,公司与东芝一起开发了专用于处理图像和视频的 Myriad 1,这一动作引起了摩托罗拉先进科技与计划团队(ATAP)的注意,二者在 2012 年正式开始了「Project Pink」,研制用于高性能图像计算的 28 纳米架构,项目在摩托罗拉被谷歌收购后变成了谷歌的「Project Tango」。

2014 年,Movidius 正式发布第二代 Myriad 芯片 Myriad 2 VPU。据介绍,Myriad 2 芯片使用了一种和 Myriad 1 完全不同的架构。新的架构使得 2 代获得比 1 代高 20 倍的运算效能——每秒 3 万亿次浮点运算,功耗不到 0.5 瓦。28 纳米芯片能够同时支持 6 个 60 帧 Full HD 视频内容输入。Remi El-Ouazzane 在接受电话采访时曾表示,这种新型芯片在移动设备上占用的空间仅相当于当前芯片的五分之一,而成本也只是当前芯片的五分之一。事实上,El-Ouazzane 说,这块芯片为移动设备带来的视频运算能力提升,已经达到了单反级别。

当时,这些芯片应当且已经具有足够清晰的消费级产品用途,并以星火燎原之势抢占了不少原属于移动端 GPU 的地盘。

比如,从 15 年起,Movidius 为大疆提供计算机视觉计算解决方案,其产品 Phantom4、Mavic Pro、Phantom4 Pro、Inspire2 等都采用了 Myriad 2 芯片。今年推出的具有手势识别遥控功能的迷你无人机 DJI Spark,也是由 Myriad 2 芯片支持传统几何视觉运算与深度学习运算,从而获得了空间感知与情景感知能力。16 年年底,国内安防巨头海康威视与 Movidius 达成合作协议,海康威视将在新的智能相机中使用 Movidius 的 Myriad 2 视觉处理芯片。

2016 年 1 月,谷歌宣布从 Movidius 公司那里正式获得 Myriad 2 VPU 芯片的授权。Myriad 2 家族包括 MA2150 和 MA2450 芯片以及相关 SDK。这种微型芯片及其 12 个内核,可以实现低功耗、先进的计算机视觉处理。虽然当时谷歌并未透露会在哪种移动设备使用 Myriad 2 芯片,但高层曾暗示 Myriad 2 的低功耗是谷歌决定授权使用这种芯片的一个重要原因。

通过与 Movidius 公司的合作,谷歌「将可以让人工智能技术的应用范围不再局限于数据中心,而是扩大至现实世界,让人们从个人设备上获得机器智能的种种益处。」谷歌负责机器智能的产品总监 Blaise Aguera y Arcas 曾告诉媒体。近日,Arcas 在谈及 Google Clips 时还表示,Movidius 的 VPU 技术让他们在开发 Google Clips 时有能力进行更多的创新。

去年 1 月,Myriad 2 的价格已经低至 10 美元。今年 8 月底,Movidius 发布了 Movidius Myriad X VPU,但 Myriad X 不会取代 Myriad 2,新产品将负责更加高端市场。


据报道,Myriad X 芯片引入了被称之为神经计算引擎(Neural Compute Engine)的新结构,将会在同样功耗条件下提供 Myriad 2 十倍的深度神经网络性能。新芯片旨在使无人机,摄像机,机器人,VR 和 AR 等边缘设备的推理更加迅速,将视觉处理与 AI 功能结合起来,扩展更多设备的应用场景。

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