利用 AI 技术推进 AR、VR 和 MR

新现实中的 AI

扩展现实(XR)是增强现实(AR)、虚拟现实(VR)和混合现实(MR)三种模拟现实类型的总称。尽管这些模拟现实都提供了革命性的全新用户体验，但都需要相似的基础技术，包括人工智能。随着用户对体验的丰富性和自然互动需求的增长，复杂的神经网络技术变得越来越重要。XR应用中的神经网络必须实时操作，这需要高性能神经处理单元。但同时为了不影响电池的待机时间，必须寻求在性能需求和电源效率之间取得平衡。因此，XR产品厂商和芯片制造商需要运用NPU架构来平衡性能和功耗，以满足XR应用的独特要求。

多样化的神经网络

XR 中使用的 NPU 需要具有数十 TOPS 或更高的运算能力，而且必须能够高效地运行多个并行神经网络 (NN)——这个需求很特殊，在其他应用上并不常见。例如，小型消费类设备只需要运行分辨率较低的单个 神经网络，但 XR 中使用的 NPU 需要以更高的分辨率同时运行多个网络。此外，许多产品制造商开发了独特的定制和专有神经网络。因此，在XR 的实际应用中NPU 必须能够同时运行多个多样化的高分辨率网络。

降低 AR/VR/MR 头戴设备的 AI 功耗

续航时间是 XR 设备的关键性能指标之一。如果没有选择最佳的NPU，XR的耗电量将大幅增加。艾伯德的 NPU 在能效方面表现非常亮眼。其 Origin^TM E6 系列 NPU 以 18 TOPS/W 的平均能耗引领市场，多次被第三方和客户评为卓越的节能型 NPU。

AR/VR/MR 设备中的 AI 用例 

AI 技术帮助 XR 头显设备开启了新的能力和功能。基于图像的神经网络可以支持更强大的应用，如面部和手部检测/识别、眼动追踪、物体标签和检测等。除了图像和视频能力外，AI 在音频处理中的应用也在增长，比如语音识别和音频降噪。

面向 AR/VR/MR 用例的先进 AI

虽然市场上有许多通用 NPU可供选择，但通用的解决方案普遍效率欠佳，尤其是用于对性能和功耗敏感的消费类设备时。通用 AI 处理器通常尺寸较大，达不到消费类设备的要求，同时还会消耗更多的功率。艾伯德的 E6 IP 核心针对 XR 用例进行了优化。Origin™ E6 可稳定提供出色的 PPA（功率、性能、面积），与其他 NPU 相比，通常仅需约一半的芯片面积，即可实现卓越性能。将艾伯德 Origin NPU IP 嵌入到 XR 应用中，AR/VR/MR 头戴设备和 SoC/ASIC 制造商可以降低延迟、提升性能、降低 DRAM 要求，并延长续航时间。

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