人臉識(shí)別火熱，GPU角色日益吃重

　　人臉辨識(shí)應(yīng)用將驅(qū)使繪圖處理器（GPU）重要性大增。手機(jī)處理器開(kāi)發(fā)商正全力提升GPU運(yùn)算效能，其背后驅(qū)力除了虛擬實(shí)境和擴(kuò)增實(shí)境等影像模擬應(yīng)用日趨火熱外，人臉辨識(shí)亦是不容忽視的另一股力量，尤其是近期蘋(píng)果（Apple）傳出收購(gòu)美國(guó)新創(chuàng)公司Emotient，跨足人臉表情與情緒辨別技術(shù)領(lǐng)域，勢(shì)將讓GPU在處理器中扮演更重要的角色。

　　安謀國(guó)際（ARM）移動(dòng)通訊暨數(shù)位家庭資深市場(chǎng)經(jīng)理林修平表示，行動(dòng)處理器中的GPU未來(lái)的功耗和效能會(huì)越來(lái)越好，現(xiàn)在4K的內(nèi)容和顯示器已越來(lái)越普遍，所以對(duì)于GPU的效能或功耗都是非常大的挑戰(zhàn)，為支援4K影像應(yīng)用，GPU性能一定要能支援4K或4K以上，而若要滿(mǎn)足虛擬實(shí)境或是更高階的應(yīng)用，性能就須再向上攀升。

　　另外，用GPU來(lái)做運(yùn)算的發(fā)展趨勢(shì)也愈來(lái)愈明顯，現(xiàn)在已經(jīng)慢慢看到這樣的應(yīng)用出現(xiàn)。林修平進(jìn)一步指出，有些DSP的演算法可以做平行化處理，這樣的演算法用GPU來(lái)運(yùn)算會(huì)比用CPU效能更好且更有效率，像是深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）和人臉辨識(shí)，這也是ARM看到未來(lái)有潛力的應(yīng)用。

　　事實(shí)上，人臉辨識(shí)的功能2015年就已有一些裝置展示，而這只是一個(gè)開(kāi)端，類(lèi)似的應(yīng)用未來(lái)會(huì)越來(lái)越多。除了人臉辨識(shí)，語(yǔ)音辨識(shí)也會(huì)慢慢出現(xiàn)；以往手機(jī)都是按密碼解鎖，未來(lái)使用者只要對(duì)手機(jī)說(shuō)話(huà)或者看著手機(jī)，就可以透過(guò)聲紋或臉部特征辨識(shí)自動(dòng)解鎖。

　　林修平解釋?zhuān)四槺孀R(shí)的演算法可以平行化處理，因?yàn)樗怯?a href="http://ttokpm.com/tags/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/" target="_blank">神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式來(lái)做運(yùn)算，所以可以把演算法同時(shí)丟到好幾顆運(yùn)算單元做處理，GPU就是有這樣的特性，可以同時(shí)處理很多的工作。

　　事實(shí)上，ARM目前正戮力推動(dòng)的異質(zhì)系統(tǒng)架構(gòu)（HSA），即有助未來(lái)人臉辨識(shí)等先進(jìn)視覺(jué)應(yīng)用的發(fā)展。林修平分析，GPU和CPU的特性不一樣，CPU處理速度快，具有即時(shí)處理的能力，而GPU處理速度相對(duì)較慢，但它可以同時(shí)處理大量的運(yùn)算。上述的人臉和語(yǔ)音辨識(shí)，或者影像編解碼串流，就很需要大量平行化處理，此時(shí)用GPU來(lái)做會(huì)比較有效率。所以這些應(yīng)用也將驅(qū)動(dòng)HSA持續(xù)演進(jìn)。

　　針對(duì)此一發(fā)展，ARM除可提供CPU和GPU的矽智財(cái)（IP），以及相關(guān)的軟體或驅(qū)動(dòng)程式（Driver）給客戶(hù)外，亦可協(xié)助客戶(hù)進(jìn)行上層應(yīng)用的整合。