世界上第一个基于软件的神经视频解码器在商用智能手机...

heyjoypaul

过去，大多数人都想知道人工智能()的价值及其用途。快进到今天，问题变成了人工智能不能做什么？在高通，我们长期以来一直设想人工智能将变得无处不在，使设备能够感知、推理并根据对情况的了解采取智能行动。它将改善几乎所有体验，增强或取代传统算法，甚至解决被认为无法解决的问题。我很高兴与大家分享，高通人工智能研究中心正在通过展示世界上第一个在商用智能手机上实时运行的高清神经视频解码器来展示我们的最新进展以及人工智能技术的可能性。让我解释一下这一成就的意义。创建和消费的视频规模巨大视频技术彻底改变了我们创建和消费媒体的方式。视频压缩技术的进步可以用更少的比特数提供更高的视频质量，从而导致视频在各种设备和服务中得到广泛采用。事实上，预计到年8的互联网流量将是视频。随着视频流量的爆炸式增长，视频编码技术的增强对于未来几年提供娱乐、加强协作和行业转型至关重要。人工智能正在支持下一代视频编解码器为了满足不断增长的视频消费需求，我们预计未来的视频编解码器将具有以下功能直接优化比特率和感知质量指标简化编解码器开发固有的大规模并行性高效执行和更新已部署硬件的能力可下载的编解码器更新神经网络视频编解码器有潜力提供所有这些所需的功能。具体来说，它们可以在为其他人工智能应用程序开发。

的人工智能硬件加速器上运行，还可以实现更高效的熵编码并行化。在这种潜力的推动下，过去几年人们对神经视频编解码器进行了积极的研究，显示出令人印象深刻的压缩性能并缩小了与传统编解码器的差距。高通图像使神经视频编解码器 柬埔寨 WhatsApp 号码 在移动设备上成为可能将人工智能研究从实验室转移到现实生活场景通常并不容易，在这种情况下，神经视频编解码器的实际部署具有挑战性。大多数现有的人工智能研究都使用具有浮点计算功能的壁挂式高端U，并且神经网络模型通常没有针对快速推理进行优化。在具有固定计算、功耗和热限制的移动设备上，对这些类型的神经解码器模型运行实时推理是不切实际或不可行的。凭借我们在节能人工智能方面的专业知识，我们的目标是在商用智能手机上实现实时帧内神经视频编码。我们进行了多项优化，例如重新设计网络架构以降低复杂性、量化网络以在人工。



智能加速处理器上实现最佳性能、利用并行熵编码以及利用高通的技术创新。对于量化，我们使用了高通创新中心的开源人工智能模型效率工具包。结果是世界上第一个在移动设备上展示实时高清神经视频解码的演示。在我们的演示中，非常接近高清7的8x7视频在搭载高通r888处理器的商用智能手机上以每秒帧以上的速度进行解码。具体来说，并行熵解码在U上运行，解码器网络在第六代高通引擎上加速。仔细观察嵌入视频，您会发现神经解码器准确地保留了具有挑战性的自然场景中丰富的视觉结构，从而实现了出色的场景再现。如果您参加VR，请前往我们的虚拟展位与我们的人工智能研究人员交谈，了解更多详细信息。我们对这一范式转变的成就以及这将如何影响未来的视频编解码器感到非常兴奋。请继续关注未来的工作，将其扩展为包括在移动设备上实时运行的帧间解码。