20世纪60年代的电视连续剧《杰特逊一家》(The Jetsons)描绘了早期智能家居的场景:机器人管家Rosie、视频聊天、按下按钮就可以制作食物。还有一辆航空汽车,我们的主角乔治杰森(George Jetson)每天靠它上下班通勤,他每天会工作两天,每天工作一小时。
未来的智能家居
五十年后我们会实现真正的智能家居——实现空间的无缝互连,我们的需求都能够满足,我们的生活将变得更加的轻松和健康,我们的碳排放量会大大减少——这是未来的一种生活方式。如今技术创新呈现爆炸式增长,尤其是AI技术,这会让更多的公司为我们未来的智能家居提供越来越多的元素。
根据NPD组织2017年10月的一份报告指出,美国互联网家庭拥有自动化家居设备的比例达到15%,高于2016年4月份的10%。根据NPD报告各类型设备增长强劲,其中安全和监控占据大部分的销售份额,可视化入户门和智能照明等产品类型也在保持快速的增长。
NPD报告还指出智能无线音箱(比如Amazon Echo和Google Home)的销售量在当年增加了三倍,在当时的调查报告中10%的美国互联网家庭都拥有此类设备。
智能家居需要更加智能的技术
在此基础上很多新型设备面市,为我们的家庭生活提供更高的效率。
机器人是最值得期待的(也可能是最可怕的)创新之一,虽然现在的数字化助理仅限于家中墙上那些有插座的地方,但是我们会看到这种情况会发生改变——比如Alexa的解决方案,它可以在家中进行一些操作甚至帮助我们洗衣服,类似Roomba的机器人帮助我们打扫家里的地面,机器人割草机虽然还没有被广大群众所采用,但是已经在销售了。根据Juniper Research在2018年的报告显示像Roomba这样的室内辅助机器人将推动消费机器人硬件收入从2018年估计的64亿美元增长到2022年的近230亿美元,增幅会超过250%。
我们的智能家居也将很快会加入无所不在的语音和手势控制,如今通过数字化助手声音控制已经变得非常的广泛,除了手势控制,使用这项技术会更加的自然,为了更高效的工作,现在的手势跟踪技术需要深度传感器和高性能的计算机,因此目前它并不适用于所有的设备。但是在新软件和更高效硬件的支持下,这种情况正在发生变化。今天你购买的一些产品可以帮助控制照明、打开电视、控制恒温器等,所有这些操作只需要挥一挥手就可以,但是在未来我们希望这项技术能够更加紧密的融入到我们的生活环境中来,让消费者与智能家居的互动更加的自然。
通过无线VR和AR设备更加身临其境的互动娱乐体验将融入到智能家居中来,现在的AR设备能够在真实场景上叠加很多虚拟的对象,随着时间的发展,更高性能的图形技术将是AR场景变得更加的真实。
对于VR领域,当无线设备具有和有线设备相同的图形处理能力时真正的身临其境的体验才算到来。现在的一个缺点就是自由度(DoF):现在的无线设备自由度只有3DoF,而有线设备自由度可以达到6DoF。不同之处在于跟踪用户的位置,而不仅仅是他们的目光所在的位置,还需要跟踪用户如何的移动,这是提供能否真实体验的重要因素。这些挑战都将被克服,我们会看到无线设备集成定位服务,更好的显示质量,3D视角和更低的网络延迟,这些将会给我们带来虚拟世界中更加真实的体验。
另一项令人兴奋的发展就是跨设备的个性化领域,无论是你的电视还是数字化助手,AI都能够让设备识别不同的家庭成员并且提供个性化的服务,你打开电视它就会识别你的身份并且适当的调整设置(比如使用家长控制、最喜欢的节目等)。这种个性化服务也将出现在娱乐机器人上,目前已经有几款机器人可以利用自动化、AI和计算机视觉技术来识别家庭成员。某些情况下还可以进行互动,包括模拟情绪变化。这些设备的制造商正在提高和训练它们的技能,随着时间的发展将提供更加自然交互能力。
在这些设备之间无处不在互连即将到来,正是这些互连功能才能让智能家居提供有用的服务。这些设备还将集成WiFi、蓝牙、5G以及定位服务,从而提供更好的使用体验。
SoC设计要求
所有这些创新都将利用SoC器件,它们集成的IP核包括CPU、GPU、神经网络加速器(NNA)和互连处理引擎。如果它们想克服现在的局限性并提供显著的用户体验,那么在设计IP核时要具备行业领先的性能、功耗和面积(Performance、power、area,PPA)。
采用高度优化的IP核,SoC供应商生产的器件将具备更高的性能功耗比,OEM厂商也将可以为新市场生产具有新功能的产品,第三方开发者可以与OEM厂商展开合作开发更高级的算法,从而实现产品的差异化。
在将近三十年的时间里,Imagination Technologies一直在不断的 创新,设计和开发比竞争者具有更高PPA参数的IP核资源,GPU是很多流行的智能手机、平板电脑、智能手表、智能电视和其他产品的核心,作为GPU的提供商我们一直致力于提供最佳的用户体验,Imagination推出的每一款产品(比如GPU、神经网络加速器、图像处理器和互连处理器等)一直都把功耗作为重点考虑因素。
节省功耗
对于电池供电的设备而言电源效率是至关重要的,在需要充电之前要确保它能够正常工作合理的时间。对于许多采用有线连接的产品要提供节能操作指南,对于需要戴在脸上的AR/VR设备降低功耗也很重要(发热的设备会使用户体验非常的差)。专门为低功耗操作而设计的IP要能够轻松的集成到SoC级电源管理方案中,这样会降低整体SoC的功耗,发热降低从而延迟电池的寿命。
高效的GPU
对于未来智能家居中的很多娱乐设施来说,更加身临其境真实的图形技术将起到关键的作用。因为GPU的并行处理性能要强于CPU,适用于复杂的数学运算,因此现在的GPU也被用于一些没有显示屏幕的应用上。我们看是看到一些SoC集成了GPU,具有更高的计算性能,对于VR能够提供实时的6DoF自由度计算;在AR应用中能够实现在真实世界图像上的精确叠加; NNA和GPU计算性能的结合更有利于AI和自然语言处理。对于这些应用,GPU必须能够支持更大的数据格式、更宽的数据深度、更广泛的动态范围、更好的低照度性能、更快的反应时间以及更强大的功能。
对于整个系统的功耗GPU无疑占据的大部分,通常SoC的功耗限制于3-3.5W,而GPU则占用了整个功耗的30-50%。对于我们推出的每一代PowerVR GPU,Imagination都采用了很多新技术来降低功耗。PowerVR Furian Series8XT GT8525 GPU在中端移动SoC(采用台积电10FF工艺)中估计的运行速度为35fps/w,整体功耗则低于理想值1.5W。与上一代Series7XT相比,对于同样的性能,GT8525的功耗降低了60%。这显著提升了性能/功耗比值,使得终端用户的产品具有更长的续航时间,尤其是在重负载情况下。
PowerVR GPU高效率的基础是基于贴片的延迟渲染技术(TBDR),GPU只渲染在屏幕上可见的最终对象元素;不会进行位置计算和绘制隐藏对象。这项技术确保了尽可能低的数据带宽,并且降低了每帧数据需要处理的循环次数,从而实现了更高的性能效率和每帧最低的功耗,当然这只是PowerVR GPU这款行业最高效产品使用的诸多优化技术之一。
互连性
未来的智能家居要实现无所不在的互连,目前有很多标准提供支持,WiFi在很多设备上获得了应用,比如802.11ac和11ax用于高带宽的互连,对于低功耗、低带宽的应用则仍然需要老版本的802.11n标准。但是因为WiFi传统上就是很占用功耗的,如果将其应用到电池驱动或节能设备上,那么就需要Imagination Ensigma 低功耗互连引擎,其架构设计能最大限度的降低功耗,延迟电池的使用时间同时扩大通信范围。
Ensigma低功耗互连IP具有多个电源域用于不同的功能模块,它还设置了睡眠控制器,控制每个电源域在最快的时间内供电,同时在不需要功耗时以最快的时间切断电源。凭借其优化的架构设计,Ensigma低功耗互连IP消耗的功耗大约是相同功能特性IP的一半左右,是非常有竞争力的解决方案,智能家居应用需要低成本、低功耗和强大的性能支持,因此这个方案是其最好的选择。
神经网络处理
神经网络加速器(NNAs)将为智能家居提供更多的个性化和增值功能。这些引擎支持自然语言处理、声音识别技术、视觉处理算法等。因为这些技术都需要集成到电池驱动的设备中,因此智能节省功耗是关键。
Imagination推出的PowerVR 2NX NNA中使用了多项技术来优化功耗,对于每层数据处理和权重上提供了独一无二且灵活的位深支持,使得2NX能够保持很高的推理精度,同时显著的降低带宽和功耗要求。在适当的情况下会从8位精度降低到4位精度,使得2NX只消耗三分之二的功率同时保持计算的精度。2NX同样支持离线处理,使用本身集成的“智能模块”节省联网需要的带宽,提升处理速度。凭借最高的推理/毫瓦和最高的推理/mm²参数,它可以高效运行所有常见的神经网络,并且是唯一符合在移动/嵌入式设备上部署神经网络应用要求的IP。
合理的价格
消费者只有负担的起才会大量采用产品,不过遗憾的是智能家居应用仍然很昂贵,即使一些小型的应用比如网络电灯、智能温控器、智能门锁和窗户锁、智能电源插座等产品的价格仍然不是很有吸引力。智能家居入门套件可能需要花费几百美元,如果增加更多的传感器可能需要更多的费用,因此房东往往会放弃扩大智能家居系统的计划。
对于芯片设计来说最大成本就是硅片面积,对于集成了GPU、NNAs和各种互连要求功能的产品,你可以想象这会需要一个相当大小的硅片,但是消费产品的生命周期往往很短而且需要广大消费者负担的起。无论是设计高度集成的芯片还是设备配套芯片,保持芯片面积最小化都会有效的降低成本。IP的紧凑的结构设计将起到关键的作用。
在全新推出的PowerVR Series9XE/XM GPU产品中,Imagination打破了典型“低成本”GPU的限制,为图形和GPU计算都提供了前所未有的灵活性。在减小的芯片面积和更低的功耗情况下实现这些功能的关键技术之一就是降低了GPU和帧缓存之间要求的带宽,同时降低了帧缓存的大小。这对于要使用的DRAM数量、类型和速度有一定的影响,从而减小芯片面积。此外带宽的降低也会降低图形子系统的功耗。
在一些设备(比如移动手机)中GPU是必需的,可以使用9XE/9XM GPU来管理典型的视觉处理算法,将神经网络处理转移到PowerVR 2NX NNA来执行。因为PowerVR NNA和GPU的性能强度,这种结合可以很容易的在相同尺寸的硅片上来实现,是一款非常有竞争力的GPU产品。
另一种节省系统成本的方法(尤其是需要互连功能时)是通过集成的方式。现在很多电子设备实现互连功能是采用独立的芯片,但是借助像Ensigma低功耗互连IP引擎,这些功能可以集成到SoC中来,从而节省BOM(物料)成本。因为智能家居中的互连标准众多,因此管理多种标准并为将来的标准做好准备显得非常的重要。Ensigma支持广泛的互连标准,随着通信标准的发展,使用像Ensigma这样的可配置解调引擎的设备也可以通过固件升级的方式进行,这会使得设备的使用寿命更长,并且不需要经常进行昂贵的系统升级。
“作为标准”的高级特性
如果一款产品没有用处或者功能不全面,那么即使价格便宜、电池寿命更长也不会受到消费者的欢迎。产品开发者需要提供真正的价值以及令人信服的用户体验。IP是提供这些基础性能和特性从而提升用户体验的关键。
对于VR和AR设备来说,GPU提供的高性能计算可以用于图像处理(比如稳定化、校正、提升、人脸检测和美化)、多媒体处理(比如实时稳定性、信息提取和叠加)、计算机视觉(比如增强现实、边缘和特征检测)和游戏。这些GPU必须能够支持更大的格式、更宽的位深度、更广泛的动态范围、更好的低照度性能、更快的反应时间、更强大的功能等。PowerVR Furian架构设计旨在实现高效扩展到所需的更高性能,避免其他竞争方案中出现的性能密度问题。
未来的智能家居设备将需要SoC实现本地化数据处理,并将数据转发到云端进行后续处理和数据聚合。在很多情况下,推理操作可以在云端强大的硬件上进行,但是由于很多原因现在要将这部分转移到终端设备中来实现。快速响应是必须的,云端服务器由于延迟的问题因此在云端运行神经网络是不现实的。将这部分转移到本地终端设备上来处理也消除了可能发生的安全问题,因为蜂窝网络并不总是可用的,无论是3G、4G还是5G,因此专用的本地硬件将更加的可靠,并且提供更高的性能支持,关键是功耗大大的降低了。
随着各种应用使用日益复杂的神经网络,制造商需要像PowerVR 2NX这样专用的硬件解决方案,这样才能够提供具有竞争力的产品。2NX NNA代表了神经网络加速和性能的一个拐点,图片分类神经网络运行在单核的2NX上能够实现2048 MACs/cycle,每分钟完成42000张图片的分类,这比市场上专用的NN处理解决方案性能要高得多,而不用消耗额外的功率和带宽,根据计算需要2NX可以单独使用或与其他处理器(CPU/GPU)组合使用。此外对于安卓和其他现代操作系统还可以选择MMU单元,无需额外的硅片或复杂的软件集成。
在互连性方面,考虑到现在多种智能家居标准,我们需要的是支持所有标准的互连引擎。未来的智能家居网关将很可能结合802.11ax、802.15.4(Zigbee、Thread)和蓝牙等。此外一些运营商正在考虑在网关中重新添加DETC功能来支持手机,因为他们将推出传统的电话服务而只提供宽带服务。Ensigma具有独特的多标准和可编程架构,为每种通信方式和网络提供全面的解决方案,包括802.11a/b/g/n/ac(最多2x2 MIMO)、蓝牙4.0(LE)、FM、DAB和其他几种全球数字电视信号解调标准。
可视化技术带来真正的创新
为了实现真正智能家居这个愿景,目前还有很多挑战需要克服,比如复杂性、价格、互操作性、易于实施等等。这些挑战需要行业花费一定的时间来解决,当然也需要消费者花费一定的时间来接受并且欢迎这些技术进入他们的家中。与此同时,我们将会继续看到更加智能的家居设备出现,让我们的生活更加的简单轻松、我们的互动更加的丰富、我们的娱乐方式更加的身临其境。
当消费者能够负担的起并且这些所需的技术能够实现时,智能家居这个愿景才算真正的实现。当智能家居开始汇聚所有互连设备产生的数据时,系统会自动进行监控,作出正确的决定并且会在没有消费者干预的情况下自主管理所有事情。
借助Imagination推出的创新性IP,我们正在朝着这个方向快速前进,只有时间才能够证明这些便利是否会让我们每周仅工作两个小时,就像乔治·杰森(George Jetson)先生的生活方式那样。
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原文标题:打造未来智能家居下一代不同的SoC
文章出处:【微信号:Imgtec,微信公众号:Imagination Tech】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
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