Eine der Hauptfunktionen, die unsere Mobiltelefone heute auszeichnen, ist die Fotografie. Neben fortschrittlichen Systemen, die Bilder in höherer Qualität einfangen, ist es auch äußerst nützlich, den Speicherplatz zu reduzieren, den diese Bilder beanspruchen. Dabei arbeiten Arm und Tencent dank der in den neuesten Versionen der Arm-Architektur integrierten Technologie an SME2. Eine Technologie, die neuronale Netze nutzt, um Aufgaben wie das Kodieren und Dekodieren von Bildern auszuführen.
Arm und Tencent beschleunigen die Bildkompression mit SME2
Maschinelles Lernen wird zunehmend zu einem zentralen Bestandteil der alltäglichen Aufgaben, wie der Bildkompression. Der neuronale Bildcodec von Tencent, der sich derzeit in der Entwicklung befindet, kann eine Kompressionseffizienz von bis zu 30 % höher erreichen als andere HEIF-Codecs, während die Bildqualität annähernd vergleichbar bleibt. Diese Technologie setzt neuronale Netzwerke ein, um das Bild zu komprimieren und weniger Informationen zu verwenden.
Tencent Media und Arm arbeiten zusammen, um diese Leistung zu steigern, indem sie die neuronale Bildkodierung mit der Arm Scalable Matrix Extension 2 (SME2) einsetzen. Derzeit ist es ihnen gelungen, das Bild schneller auf mobilen Geräten und anderen Systemen zu rekonstruieren, die auf Arm-Architektur basieren und diese Erweiterung unterstützen.
SME2 reduziert die Decodierungszeit auf bis zu 30 ms
Wie in einem Beispielvideo gezeigt wurde, hat diese Zusammenarbeit dazu geführt, dass das Decodierungsmodul weniger Zeit in Anspruch nimmt und bei 30 ms liegt; ohne SME2 würde diese Zeit bis zu 61 ms betragen. Diese Werte erreicht man bei der Nutzung von zwei CPU-Threads; nutzt man nur einen Thread, erzielt SME2 54 ms gegenüber 95 ms, wenn SME2 nicht verwendet wird.
Diese Reduzierung entsteht, weil der Großteil der Zeit in Matrixoperationen fließt. Mit SME2 lassen sich mehrere Matrixoperationen gleichzeitig durchführen, wodurch die Fähigkeiten dieses dedizierten Motors genutzt werden. Ausgehend von einer Ausgangszeit von 99,2 ms hat die Matrixbeschleunigung 39,7 ms eingespart, die numerische Optimierung 17,8 ms und die Optimierung des Datenflusses 11,7 ms weniger. So bleibt eine optimierte Zeit von nur noch 30 ms übrig.
Eine Idee, die die benötigte Datenmenge für Bilder verringern könnte, während die Bildqualität mit anderen verwendeten Methoden vergleichbar bleibt. Wenn man SME2, das in die neueste Arm-Architektur integriert ist, nutzt, lassen sich Bilder schneller und effizienter kodieren und dekodieren.
