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CNN專用處理器問世 臉部識別省電性/精確度大增

人工智能(AI)做為當今最火紅的議題之一，如今已是全球各大廠商的兵家必爭之地，然多數(shù)AI開發(fā)者僅聚焦在軟件面，硬件運行效率相對落后，難以應(yīng)用于行動裝置中。 有鑒于此，南韓科學技術(shù)院(KAIST)電機系教授Hoi-Jun Yoo主導的研究團隊近日推出K-Eye臉部辨識系統(tǒng)，搭載自行研發(fā)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(CNNP)芯片，可在功耗僅一般圖形處理器(GPU) 1/5000的水平下，執(zhí)行準確率高達97%的辨識算法。

K-Eye系統(tǒng)由兩個主要元素構(gòu)成，一為影像感測系統(tǒng)，二則是專為執(zhí)行CNN設(shè)計的處理器。 其影像感測系統(tǒng)內(nèi)建的影像傳感器支持休眠模式，只有在攝影機視野范圍出現(xiàn)人臉時才進行運作，可有效降低待機時的功耗。 此外，該影像傳感器還搭配了模擬處理器，可將人臉與背景區(qū)隔開來，再以數(shù)字處理器對選定區(qū)域的人臉進行運算。 這種運作機制亦能提升鏡頭捕捉效率，縮減辨識流程與內(nèi)存用量。

CNNP則是構(gòu)成此系統(tǒng)的另一關(guān)鍵。 此處理器包含可垂直、水平方向讀取數(shù)據(jù)的特制內(nèi)嵌內(nèi)存，還內(nèi)建1,024個可平行運算的乘法器與累加器，具備可直接進行端對端暫存信息傳輸?shù)哪芰?，不必仰賴外部?nèi)存或使用芯片內(nèi)部的通訊網(wǎng)絡(luò)。 至于在卷積神經(jīng)算法執(zhí)行部分，該處理器可以將一個二維的濾鏡轉(zhuǎn)換成兩個連續(xù)運算的一維濾鏡，藉此提高效率、降低耗能。 配合前述的感測機制，CNNP可以在功耗僅0.62 mW的條件下運行臉部辨識；若提高功耗，甚至得以在效能上勝過一般GPU。

K-Eye系列分為穿戴型與外接型。 前者藉由藍牙與行動裝置數(shù)據(jù)庫聯(lián)機，可透過頸戴或別在上衣等方式，協(xié)助進行巡邏或入場安全檢查等作業(yè)；后者可與行動裝置、車載系統(tǒng)直接連接，考慮到此裝置已可區(qū)別真人與照片的差異，可作為密碼、指紋、虹膜辨識之外，另一個可靠的身分鑒識機制。