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人工智能能解決ISP的技術(shù)挑戰(zhàn)

sakobpqhz ? 來(lái)源:算力基建 ? 作者:算力基建 ? 2022-10-28 14:17 ? 次閱讀
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圖像信號(hào)處理(Image Signal Processor,ISP)傳統(tǒng)上是多媒體市場(chǎng)的重要芯片支柱。從數(shù)字照相機(jī)到智能手機(jī),ISP在一切需要拍攝圖像的領(lǐng)域都扮演著重要的作用。而隨著社會(huì)生活智能化的進(jìn)一步提升,ISP也在進(jìn)入許多新的市場(chǎng)應(yīng)用領(lǐng)域,而這些新的智能場(chǎng)景對(duì)于ISP提出了新的需求。

首先是自動(dòng)駕駛/輔助駕駛領(lǐng)域。機(jī)器視覺(jué)是自動(dòng)駕駛/輔助駕駛的支柱技術(shù),如果沒(méi)有機(jī)器視覺(jué)那么這些新的智能駕駛技術(shù)恐怕都很難成功。在自動(dòng)駕駛/輔助駕駛領(lǐng)域,ISP扮演著重要的角色。ISP負(fù)責(zé)把原始影像(RAW Image)作相應(yīng)處理,使之成為能夠更好地被機(jī)器視覺(jué)模型處理的圖像。在這個(gè)過(guò)程中,為了確保自動(dòng)駕駛/輔助駕駛技術(shù)的可靠性,需要確保在低光照等情況下機(jī)器視覺(jué)模型也能正確工作,這就需要ISP能對(duì)于圖像做夜視和降噪處理。傳統(tǒng)上可以通過(guò)提高曝光時(shí)間來(lái)降低噪聲的影響,然而對(duì)于自動(dòng)駕駛/輔助駕駛這類對(duì)于延遲非常敏感的場(chǎng)景,提高曝光時(shí)間并非一個(gè)有用的選項(xiàng),這就需要ISP能夠使用下一代降噪和夜視技術(shù)來(lái)滿足相應(yīng)的需求。 在自動(dòng)駕駛/輔助駕駛之外,安防也是對(duì)于ISP技術(shù)有新需求的新智能場(chǎng)景。安防場(chǎng)景中,也需要處理各種低光照等場(chǎng)景,為了確保成像質(zhì)量不受影響,也需要ISP能很好地處理這些場(chǎng)景,從而確保安防監(jiān)控能真正在所有時(shí)間段和所有場(chǎng)景下都能提供保護(hù)。

最后,在多媒體場(chǎng)景下(如手機(jī)等),拍攝也在越來(lái)越智能化,用戶對(duì)于拍攝成像質(zhì)量的需求也在逐漸提升,除了和前述相似的夜景拍攝之外,還有各種智能化的需求,包括自動(dòng)場(chǎng)景識(shí)別(從而能夠根據(jù)場(chǎng)景自動(dòng)調(diào)用最佳的傳感器設(shè)定),自動(dòng)人臉檢測(cè)(從而確保自動(dòng)曝光和對(duì)焦等算法的準(zhǔn)確性),超分辨(從而實(shí)現(xiàn)更好的遠(yuǎn)距離拍攝)等等。這些都要么需要對(duì)原有的ISP功能做改進(jìn),要么就是需要ISP引入新的功能,從而確保用戶體驗(yàn)。

01人工智能能解決ISP的技術(shù)挑戰(zhàn)

在前述的智能化應(yīng)用中,事實(shí)上使用新一代的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往是夜視、場(chǎng)景識(shí)別、人臉檢測(cè)、超分辨等的最佳解決方案。

從夜視降噪來(lái)說(shuō),目前的最優(yōu)解決方案就是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成降噪。由于噪聲是一個(gè)隨機(jī)過(guò)程,因此很難有解析的公式來(lái)完成降噪;而是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則可以通過(guò)收集大量的同一個(gè)場(chǎng)景的低光照/高光照照片對(duì)來(lái)實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練,確保神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上能夠?qū)⒌凸庹照掌瑪M合到高光照照片上,這樣當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量足夠大的時(shí)候,該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能夠有很好的泛化能力,從而在所有的場(chǎng)景下都能夠完成夜視降噪。如下圖所示,右邊使用人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解決方案效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于傳統(tǒng)ISP的夜視降噪方案。

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除了夜視降噪之外,超分辨是人工智能另一個(gè)有顯著優(yōu)勢(shì)的場(chǎng)景。超分辨和夜視降噪一樣,很難對(duì)于整個(gè)問(wèn)題做數(shù)學(xué)上的建模,但是通過(guò)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)非常好的超分辨效果,其效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)普通的數(shù)字變焦,從而可以以較低的硬件成本(無(wú)需高倍鏡頭)就能實(shí)現(xiàn)很好的用戶體驗(yàn)。

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最后,對(duì)于場(chǎng)景識(shí)別、人臉檢測(cè)等功能來(lái)說(shuō),本來(lái)人工智能就已經(jīng)在這類場(chǎng)景得到大量的廣泛應(yīng)用,因此把相關(guān)的模型使用到ISP相關(guān)的領(lǐng)域,讓ISP來(lái)根據(jù)模型的輸出來(lái)做相關(guān)的拍攝參數(shù)調(diào)整,也是自然不過(guò)的選擇。值得注意的是,場(chǎng)景識(shí)別和人臉檢測(cè)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確度會(huì)比使用其他傳統(tǒng)方法高許多(判斷錯(cuò)誤的概率甚至可以低一個(gè)數(shù)量級(jí)),因此未來(lái)使用人工智能也是自然的方向。

02人工智能與ISP的整合

回到芯片設(shè)計(jì)的角度,為了在ISP中加入人工智能的元素,就需要對(duì)于ISP做相應(yīng)的調(diào)整,來(lái)和人工智能做整合。 眾所周知,這一代的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能的一個(gè)重要特點(diǎn)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)多,計(jì)算量大,因此為了滿足ISP的相關(guān)需求,需要能有一個(gè)能高效處理人工智能計(jì)算的相應(yīng)模塊(AI引擎)來(lái)滿足ISP的需求。同時(shí)需要注意的是,由于ISP對(duì)于延遲和功耗都有需求,因此AI引擎也必須考慮這兩方面的因素。 為此,有兩種不同的ISP整合人工智能解決方案。第一種方案是把ISP和AI引擎整合到一起,在同一個(gè)IP模塊里面。這樣做的好處在于ISP和AI引擎耦合度較高,因此能夠通過(guò)ISP和AI引擎的協(xié)同優(yōu)化來(lái)實(shí)現(xiàn)較高的延遲和功耗。舉例來(lái)說(shuō),ISP往往是一個(gè)流水線,處理像素的時(shí)候也是分批處理(而不會(huì)一直是等到所有像素都傳到之后再處理);另一方面,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI模型也可以利用類似的流水線特性,將像素分批處理。通過(guò)將ISP和AI引擎深度整合在一起,就可以協(xié)同設(shè)計(jì)這樣的流水線,從而實(shí)現(xiàn)更好的延遲。另外,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ISP事實(shí)上對(duì)于DRAM訪問(wèn)都有很高的需求,如果能夠?qū)SP和AI引擎通過(guò)深度整合來(lái)協(xié)同優(yōu)化內(nèi)存訪問(wèn)的調(diào)度,從而確保兩者不會(huì)同時(shí)大量訪問(wèn)內(nèi)存,將會(huì)大大減少對(duì)于DRAM帶寬的壓力。然而,這樣設(shè)計(jì)的問(wèn)題在于AI引擎只能被ISP調(diào)用,因此如果ISP不工作的時(shí)候,AI引擎事實(shí)上就不會(huì)被打開(kāi),從而就有了dark silicon(芯片面積浪費(fèi))的問(wèn)題;另外ISP和AI引擎的協(xié)同設(shè)計(jì)很多時(shí)候是假設(shè)AI引擎會(huì)跑幾個(gè)固定的模型,如果想要更新模型的話類似的硬件上固化的設(shè)計(jì)就不再是最優(yōu)的了。 除了深度整合之后,另一種設(shè)計(jì)思路是將ISP和AI引擎分開(kāi),但是確保ISP可以AI引擎之間有順暢的數(shù)據(jù)通路,同時(shí)確保ISP有高優(yōu)先級(jí)調(diào)用AI引擎。這樣的好處是AI引擎不會(huì)被浪費(fèi),就是ISP不啟動(dòng)的時(shí)候也可以給其他應(yīng)用調(diào)用;另外可以靈活配置使用在AI引擎中的模型,從而讓ISP中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以使用軟件控制。當(dāng)然,由于ISP和AI引擎耦合度較低,這樣也較難深度地為ISP和AI引擎做協(xié)同優(yōu)化,從而在延遲和能效比方面將會(huì)有一定成本。

我們認(rèn)為,在這兩種整合模式中,如果目標(biāo)產(chǎn)品本身就是一塊ISP芯片,那么顯然第一種整合方式是最合理的,因?yàn)镮SP芯片的首要目標(biāo)就是高性能高能效比,而且其AI引擎本來(lái)就不會(huì)被系統(tǒng)中的其它模塊所調(diào)用。另一方面,如果目標(biāo)產(chǎn)品是ISP IP的話,那么兩種整合方式都有其合理性,對(duì)于追求性能的高端ISP IP,我們認(rèn)為更有可能會(huì)在ISP中集成一個(gè)較為強(qiáng)力的AI引擎,確保高性能高能效比;對(duì)于中端的ISP IP,未來(lái)的方向可能是在ISP IP中整合進(jìn)一個(gè)較為基本的AI引擎,來(lái)確?;镜南嚓P(guān)模型可以運(yùn)行,同時(shí)也會(huì)在ISP上留夠接口,使得ISP能通過(guò)片內(nèi)互聯(lián)的方式來(lái)訪問(wèn)SoC上的其他AI引擎,從而如果需要運(yùn)行較大的模型時(shí)候可以使用其他的AI引擎實(shí)現(xiàn)。

03AI ISP在芯片業(yè)界已經(jīng)漸成主流

AI ISP事實(shí)上已經(jīng)得到了半導(dǎo)體業(yè)界的重視,相關(guān)的產(chǎn)品已經(jīng)漸漸問(wèn)世。 去年年底,海思就宣布推出了下一代用于安放場(chǎng)景的越影ISP芯片,其主要的亮點(diǎn)就是通過(guò)與AI引擎的深度整合,實(shí)現(xiàn)夜視降噪的高效處理。同樣是在去年,Oppo發(fā)布了自研的馬里亞納ISP芯片,其主要特點(diǎn)也是通過(guò)整合高達(dá)18TOPS算力的AI引擎,從而實(shí)現(xiàn)4K影像的實(shí)時(shí)夜視降噪,從而為手機(jī)用戶帶來(lái)全新的用戶體驗(yàn)。 在今年,也有越來(lái)越多的廠商推出了AI ISP。今年年初,安霸在CES上發(fā)布了AISP,該產(chǎn)品充分利用了安霸在圖像和AI領(lǐng)域的積累,從而實(shí)現(xiàn)高效的下一代ISP;上個(gè)月,芯原也推出了AI-ISP的IP,同樣是針對(duì)夜視降噪場(chǎng)景;愛(ài)芯元智的愛(ài)芯智眸AI-ISP也正式發(fā)布,通過(guò)將ISP中的幾個(gè)關(guān)鍵硬件模塊抽離并用AI算法取而代之,實(shí)現(xiàn)整個(gè)AI ISP的最佳效果。

如前所述,隨著自動(dòng)駕駛/輔助駕駛、安防、消費(fèi)電子的進(jìn)一步智能化,相應(yīng)的對(duì)于ISP的需求正在推動(dòng)ISP和人工智能做整合,而上述公司的新產(chǎn)品也恰好是針對(duì)了這些重要的應(yīng)用場(chǎng)景。我們認(rèn)為,隨著智能化的進(jìn)一步加深,AI將會(huì)成為ISP中越來(lái)越重要的一個(gè)環(huán)節(jié),未來(lái)ISP芯片和IP中也會(huì)看到AI引擎的進(jìn)一步整合。

GTIC峰會(huì)預(yù)告

11月8日,GTIC 2022全球自動(dòng)駕駛峰會(huì)將在深圳舉辦。西安交通大學(xué)薛建儒教授、元戎啟行CEO周光、黑芝麻智能CMO楊宇欣、安謀科技智能物聯(lián)及汽車業(yè)務(wù)線負(fù)責(zé)人趙永超、后摩智能聯(lián)合創(chuàng)始人、產(chǎn)品副總裁信曉旭等嘉賓已確認(rèn)出席和演講。歡迎報(bào)名線下參會(huì)交流。

審核編輯 :李倩

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原文標(biāo)題:ISP的新方向

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