虎賁T618 VDSP高要求邊緣視覺(jué)和AI處理需求“一招過(guò)”

紫光展銳2019年8月發(fā)布的4G移動(dòng)平臺虎賁T618，8核架構，集成了視覺(jué)信息處理器（以下簡(jiǎn)稱(chēng)VDSP），將更好的滿(mǎn)足高要求的邊緣視覺(jué)和AI處理需求。

多個(gè)VDSP，有啥不一樣？VDSP不僅能針對圖像和AI處理任務(wù)加速運算，為性能加速，同時(shí)會(huì )顯著(zhù)降低終端的功耗。

先來(lái)張簡(jiǎn)潔明了的規格表重溫下虎賁T618：

可以看到，AI的參數一欄，虎賁T618配置了具有強大運算能力的專(zhuān)用VDSP，可以更好的解決復雜的Camera視覺(jué)和AI處理任務(wù)。

VDSP最重要的特性是支持寬向量的SIMD（單指令多數據），VDSP能通過(guò)一條指令來(lái)并行處理大量的數據流，圖像處理、視頻處理、計算視覺(jué)、虛擬現實(shí)、增強現實(shí)等功能的實(shí)現都需要用到這一點(diǎn)。在獲得高性能計算的情況下，VDSP還具有低功耗優(yōu)勢，與ISP（圖像信號處理）結合，可獲得更多差異化的性能體驗，比如HDR（高動(dòng)態(tài)范圍圖像）和FDR（全動(dòng)態(tài)范圍圖像）。

通過(guò)專(zhuān)門(mén)的VDSP相比通過(guò)CPU來(lái)處理圖像和視頻等大數據流，兩者能有多大差異？速度和功耗兩方面都有顯示優(yōu)勢。以經(jīng)典輕量級圖像語(yǔ)義分割模型deeplabV3模型為例，（這是一種非常先進(jìn)的基于深度學(xué)習的圖像語(yǔ)義分割方法，可對物體進(jìn)行像素級分割）。

輸入分辨率為512×512，實(shí)測VDSP和CPU的不同功耗及性能數據如下：

從測試數據可以看出，對密集乘加運算：4個(gè) CPU核心全速運行帶來(lái)的功耗，大約是1個(gè)VDSP核全速運行的4倍。VDSP處理模型速度快2.5倍。能效比上，VDSP是CPU 4核的10倍！

虎賁T618不僅針對AI應用，在HDR、實(shí)時(shí)美顏、語(yǔ)義分割等應用上，性能上有更好的提升?；①ST618提供的實(shí)時(shí)人像背景替換，滿(mǎn)足了趣味換景、視頻會(huì )議濾除換景等個(gè)性化需求。

虎賁T618由VDSP加持可提供實(shí)時(shí)美顏，滿(mǎn)足短視頻實(shí)時(shí)美顏需求，再加上HDR/FDR算法加速，可以拍出高動(dòng)態(tài)、高清晰度的超高畫(huà)質(zhì)圖像。