Nhu cầu đang tăng lên đối với các giải pháp AI xử lý hình ảnh từ camera và các cảm biến hình ảnh khác. Những giải pháp này được ứng dụng trong bảo mật, phương tiện tự lái, chăm sóc sức khỏe, các thành phố thông minh và nhiều lĩnh vực khác. Nhưng càng trở nên tiên tiến, chúng càng đòi hỏi kỹ thuật máy tính chuyên sâu hơn. Vì vậy, việc tạo ra các thiết bị máy tính AI hiệu quả là một điều cần thiết để phát triển lĩnh vực này.

Nhà sản xuất chip Qualcomm đã tổ chức một loạt các cuộc họp vào cuối tháng trước để đưa ra giải pháp cho vấn đề này. Công ty đã thảo luận về một dự án R&D mà họ thực hiện để giảm mức độ cần thiết của tính toán trong việc thực hiện AI hình ảnh, từ đó tạo ra những con chip nhỏ hơn, tiết kiệm chi phí hơn và sử dụng ít năng lượng hơn.

Các kỹ thuật mà công ty đang thực hiện bao gồm việc tạo ra các phương pháp để loại bỏ dư thừa trong việc xử lý thông tin bằng cách chỉ phân tích sự khác biệt của khung hình thay vì phân tích từng khung. Trong các video điển hình, mỗi khung hình tiếp theo thay đổi ít thông tin so với khung hình trước đó, do đó việc không phải xử lý từng khung hình riêng lẻ với thông tin trùng lặp sẽ hiệu quả hơn nhiều. Hơn nữa, Qualcomm đang phát triển một chức năng bỏ qua, có khả năng giới hạn số lượng khung hình được phân tích bằng cách bỏ qua các khung hình có ít hoặc không có sự thay đổi, loại bỏ gánh nặng tính toán khi xử lý chúng. Điều này tạo ra một quy trình có thể hiểu được mối quan hệ giữa các khung hình, cho phép hệ thống thoát khỏi quá trình xử lý dữ liệu hình ảnh sớm hơn khi không cần thêm thông tin bổ sung và có khả năng tiết kiệm nhiều chu kỳ xử lý khung hình.

Mục đích của việc này là để giảm độ phức tạp của bộ xử lý, từ đó giảm đáng kể năng lượng mà chip sử dụng và giúp kích thước thực của chip nhỏ gọn hơn. Cả hai khả năng này có tiềm năng làm giảm giá thành của chip. Các con chip nhỏ hơn, tiêu tốn ít năng lượng hơn tạo ra ít nhiệt hơn, đồng thời cho phép các thiết bị hoàn thiện nhỏ hơn với nhu cầu sử dụng năng lượng hạn chế hơn. Điều đó có nghĩa là con chip có thể được di chuyển ngay vào máy ảnh hoặc các sản phẩm tương tự mà không cần đến bộ phận xử lý bên ngoài như các hệ thống phổ biến hiện nay.

Một lợi ích nữa của việc này là giảm nhu cầu xử lý phức tạp trên đám mây hoặc tại biên. Dữ liệu được gửi đến đám mây để xử lý càng ít thì chi phí vận chuyển càng nhỏ. Điều này dẫn đến việc phân tích dữ liệu nhanh hơn với độ trễ nhỏ hơn, ít chia sẻ dữ liệu hơn để tăng quyền riêng tư/bảo mật và giảm tải xử lý đám mây.

Đúng vậy, điện toán biên đang trở nên phổ biến trong các môi trường dựa trên đám mây phân tán, hay thường là kết hợp. Khi số lượng camera và thiết bị hình ảnh gia tăng, khối lượng công việc trên các hệ thống điện toán biên tăng lên, khiến việc triển khai phức tạp hơn và tốn kém hơn. Các chương trình AI có thể được tích hợp trong các thiết bị hình ảnh sẽ cho phép triển khai các camera thông minh trên quy mô lớn cho an ninh, thành phố thông minh, xe tự lái,… trong khi giảm chi phí tổng thể của hệ thống. Sự phức tạp và chi phí triển khai là các yếu tố cản trở lớn cho việc sử dụng nhiều hơn các giải pháp như vậy ở cả thị trường công và tư nhân.

Tất nhiên, Qualcomm không phải là công ty duy nhất đang nỗ lực tìm giải pháp cho thách thức này. Intel/Movidius và NVidia là những người chơi chính trong các hệ thống video dựa trên AI – những công ty đang cung cấp các sản phẩm chuyên biệt trên thị trường cho phép khả năng xử lý hình ảnh đính kèm. Và các công ty lớn khác đang thử nghiệm trong lĩnh vực này, bao gồm Google, Microsoft và một số công ty cung cấp hệ thống di động (ví dụ: Samsung, NXP, ARM,…). Mỗi công ty đã triển khai các thiết kế của họ dựa trên sự phát triển thuật toán riêng, nhưng các thiết bị đại trà hơn (như Nvidia) có lẽ không đạt được hiệu quả như vậy trong các tác vụ xử lý hình ảnh. Qualcomm cũng có lợi thế là nhà cung cấp các giải pháp xử lý sử dụng năng lượng thấp, thừa hưởng từ thế mạnh xử lý di động. Vì vậy, họ có lợi thế hơn hẳn xét về mặt các giải pháp đính kèm ở rìa. Nhưng đây là một thị trường rất cạnh tranh, sẽ phát triển trong một vài năm tới và có khả năng không bị chi phối bởi bất kỳ nhà cung cấp nào trong tương lai gần.

Điểm mấu chốt

Bằng việc tạo ra một cách để giảm quá trình xử lý cần thiết khi thực hiện các tính toán AI hình ảnh, do đó giảm năng lượng, kích thước và chi phí cần thiết của các chip AI, Qualcomm hy vọng sẽ tạo ra các thiết bị đại trà có thể được triển khai ở các thiết bị có giá thấp hơn với số lượng lớn hơn, trong khi không làm giảm chất lượng của AI. Nếu họ có thể làm được điều này, số lượng thiết bị có khả năng khép kín sẽ tăng vọt, giảm bớt sự căng thẳng cho điện toán biên và cho phép nó làm được các tính năng xử lý quan trong hơn. Đây là một chiến thắng cho Qualcomm, và có khả năng là một chiến thắng cho tất cả các dạng sản phẩm mới có sự thông minh hình ảnh. Mặc dù Qualcomm không phải là nhà cung cấp silicon duy nhất trong cuộc đua này nhưng những nỗ lực trong R&D của họ sẽ vượt lên trên nhiều đối thủ, và công ty sẽ nhận được lợi ích đáng kể từ sự dẫn đầu của mình.

Theo VentureBeat

Tin liên quan: