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Google Pixel 4 e Pixel 4 XL vantano le migliori funzioni software e funzionalità della fotocamera della società, che sono possibili, in parte, grazie all'inclusione del Pixel Neural Core. Questo piccolo chip si trova accanto al processore principale di Pixel 4 per eseguire in modo efficiente i potenti carichi di lavoro di apprendimento automatico di Google. Questi vanno dall'elaborazione delle immagini al riconoscimento vocale e alle capacità di trascrizione.
Il Neural Core non è il primo crack di Google in un processore di apprendimento automatico interno per smartphone. Pixel 2 e 3 sono stati forniti con Pixel Visual Core, progettato per scaricare attività di imaging come HDR + per migliorare le prestazioni e l'efficienza energetica. Il Neural Core di Pixel 4 si basa su questa base con capacità migliorate e una selezione di nuovi casi d'uso.
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Come funziona il Neural Core di Pixel?
Google non ha ancora condiviso i dettagli su cosa succede esattamente nel suo Neural Core. Tuttavia, sappiamo come funziona la sua generazione precedente Visual Core e il tipo di tecniche tipicamente utilizzate nei processori machine learning (ML).
A differenza di una CPU tradizionale costruita per gestire una vasta gamma di compiti computazionali, i processori di machine learning (NPU), come il Neural Core, sono ottimizzati per alcuni compiti matematici complessi specifici. Ciò li rende più simili a processori di segnale digitale (DSP) o unità di elaborazione grafica (GPU) ma ottimizzati per le operazioni specifiche utilizzate dagli algoritmi di apprendimento automatico.
La fusione multipla di accumulo è un'operazione di imaging e voice ML molto comune che non troverai supporto su larga scala all'interno di una CPU. A differenza delle moderne CPU a 32 e 64 bit, queste operazioni vengono eseguite su dimensioni di dati di soli 16, 8 e persino 4 bit. Sono necessari blocchi hardware personalizzati per supportare queste operazioni con la massima efficienza.
Il Neural Core accelera gli algoritmi di immagine e voce che funzionano in modo meno efficiente su una CPU o GPU.
Il Neural Core costruisce unità logiche aritmetiche dedicate nell'hardware per gestire queste istruzioni in modo rapido e con un consumo minimo di energia, anziché occupare più cicli della CPU. Molto probabilmente il chip comprende centinaia di questi ALU in più core, con memoria locale condivisa e un microprocessore che supervisiona la pianificazione delle attività.
Google avrà quasi sicuramente ottimizzato il suo ultimo design hardware attorno agli algoritmi del software Assistant, vocale e di imaging. La dipendenza dalle funzionalità ALU del Neural Core è il motivo per cui le ultime funzionalità fotografiche di Pixel 4 non si faranno strada verso telefoni più vecchi.
Cosa può fare il Neural Core?
Il Neural Core sembra essere un ingrediente chiave in una serie di nuove funzioni incluse in Google Pixel 4 e Pixel 4 XL. Questi miglioramenti si concentrano principalmente sull'elaborazione delle immagini e della voce.
Per quanto riguarda la fotografia, l'elenco include i controlli di doppia esposizione, una modalità astrofotografica, anteprime HDR + live e Night Sight. Pixel 4 di Google esegue doppie regolazioni dell'esposizione e HDR + in tempo reale in modo che gli utenti possano vedere i risultati delle loro foto prima di colpire l'otturatore. Ciò indica un notevole aumento della potenza computazionale per le immagini rispetto al Pixel 3.
Inoltre, questi telefoni introducono il bilanciamento del bianco basato sull'apprendimento nel suo sistema di fotocamere, che corregge le tonalità gialle spesso associate a immagini in condizioni di scarsa illuminazione. Le acquisizioni a esposizione multipla, il rilevamento del cielo e la combinazione di immagini vengono utilizzate per la modalità Vista notturna di Astro, che richiede una notevole quantità di elaborazione e rilevamento delle immagini. Infine, la funzione Volti frequenti di Pixel 4 identifica e raccomanda foto migliori delle persone che fotografi di frequente.
Pixel 4 vanta anche un Assistente aggiornato, che sfoggia modelli linguistici migliorati che ora possono essere eseguiti in modo nativo sul dispositivo anziché nel cloud. Le nuove funzionalità vocali includono anche Conversazioni continue, trascrizione audio tramite l'app Registratore e riconoscimento vocale migliorato. Probabilmente anche il Neural Core svolge un ruolo nella tecnologia di sblocco facciale 3D del telefono.
Un'onda del futuro
Il Neural Core di Google è il pezzo di silicio per smartphone interno più potente della società, che consente un editing delle immagini in tempo reale più efficiente di prima. Google è orgoglioso delle sue tecnologie di machine learning leader del settore e i maggiori punti di vendita di Pixel 4 si basano sui frutti di questi investimenti.
Tuttavia, Pixel 4 non è l'unico smartphone con un potente processore di machine learning. Tutti gli smartphone basati su Snapdragon 855 offrono hardware dedicato per l'apprendimento automatico. Sebbene Google abbia chiaramente esigenze diverse e forse requisiti ancora più potenti per i suoi smartphone. Allo stesso modo, il Kirin 990 di Huawei vanta due NPU interne abbastanza potenti per effetti video bokeh in tempo reale e altro ancora.
L'hardware di machine learning sta rapidamente diventando una pietra miliare delle funzionalità di immagine, video e intelligenza artificiale di smartphone. Google, con i suoi Pixel 4 e Neural Core, si colloca proprio nella parte superiore del pacchetto.
A seguire: le fotocamere Pixel di Google non stanno affatto cercando di essere fotocamere
