人脸识别火热，GPU角色日益吃重
人脸辨识应用将驱使绘图处理器（gpu）重要性大增。手机处理器开发商正全力提升gpu运算效能，其背后驱力除了虚拟实境和扩增实境等影像模拟应用日趋火热外，人脸辨识亦是不容忽视的另一股力量，尤其是近期苹果（apple）传出收购美国新创公司emotient，跨足人脸表情与情绪辨别技术领域，势将让gpu在处理器中扮演更重要的角色。
安谋国际（arm）移动通讯暨数位家庭资深市场经理林修平表示，行动处理器中的gpu未来的功耗和效能会越来越好，现在4k的内容和显示器已越来越普遍，所以对于gpu的效能或功耗都是非常大的挑战，为支援4k影像应用，gpu性能一定要能支援4k或4k以上，而若要满足虚拟实境或是更高阶的应用，性能就须再向上攀升。
另外，用gpu来做运算的发展趋势也愈来愈明显，现在已经慢慢看到这样的应用出现。林修平进一步指出，有些dsp的演算法可以做平行化处理，这样的演算法用gpu来运算会比用cpu效能更好且更有效率，像是深度学习（deep learning）和人脸辨识，这也是arm看到未来有潜力的应用。
事实上，人脸辨识的功能2015年就已有一些装置展示，而这只是一个开端，类似的应用未来会越来越多。除了人脸辨识，语音辨识也会慢慢出现；以往手机都是按密码解锁，未来使用者只要对手机说话或者看着手机，就可以透过声纹或脸部特征辨识自动解锁。
林修平解释，人脸辨识的演算法可以平行化处理，因为它是用神经网络的方式来做运算，所以可以把演算法同时丢到好几颗运算单元做处理，gpu就是有这样的特性，可以同时处理很多的工作。
事实上，arm目前正戮力推动的异质系统架构（hsa），即有助未来人脸辨识等先进视觉应用的发展。林修平分析，gpu和cpu的特性不一样，cpu处理速度快，具有即时处理的能力，而gpu处理速度相对较慢，但它可以同时处理大量的运算。上述的人脸和语音辨识，或者影像编解码串流，就很需要大量平行化处理，此时用gpu来做会比较有效率。所以这些应用也将驱动hsa持续演进。
针对此一发展，arm除可提供cpu和gpu的矽智财（ip），以及相关的软体或驱动程式（driver）给客户外，亦可协助客户进行上层应用的整合。
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