FBEC2023 | 耀宇視芯 CEO杜逢博:協(xié)處理器對(duì)于XR所帶來(lái)的改進(jìn)與提升
來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 時(shí)間:2023-12-13 16:31 作者:hj 訪問(wèn)量:281 我要投稿FBEC2023未來(lái)商業(yè)生態(tài)鏈接大會(huì)暨第八屆金陀螺獎(jiǎng)于2023年12月8日在深圳福田大中華喜來(lái)登酒店6樓盛大召開(kāi),本次大會(huì)由廣東省游戲產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)、深圳市互聯(lián)網(wǎng)文化市場(chǎng)協(xié)會(huì)指導(dǎo),陀螺科技主辦,中國(guó)光谷、游戲陀螺、VR陀螺、陀螺財(cái)經(jīng)、陀螺電競(jìng)聯(lián)合主辦。
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主會(huì)場(chǎng)C:元生未來(lái),共鏈價(jià)值——2023全球元宇宙產(chǎn)業(yè)核心技術(shù)論壇,邀請(qǐng)到耀宇視芯 CEO杜逢博帶來(lái)主題為“協(xié)處理器對(duì)于AR頭顯的必要性”的精彩演講。杜逢博認(rèn)為,從交互算法到數(shù)據(jù)傳輸再到顯示渲染,協(xié)處理器將會(huì)顯著改善VR/AR設(shè)備的延遲與功耗。
以下為演講實(shí)錄:
大家,下午好!今天主要想和大家探討的是協(xié)處理器對(duì)于AR所帶來(lái)的改進(jìn)和提升。
目前XR領(lǐng)域頭部?jī)蓚€(gè)大廠,蘋(píng)果與微軟都在其產(chǎn)品中使用了協(xié)處理器。其實(shí),微軟2016年推出的第一代HoloLens便使用了協(xié)處理器HPU,蘋(píng)果今年發(fā)布的Vision Pro則自帶了R1協(xié)處理器。兩家廠商不約而同地都將XR設(shè)備區(qū)別于傳統(tǒng)消費(fèi)電子產(chǎn)品的功能承載在協(xié)處理器上,同時(shí)也都明確提出了延遲這一參數(shù)指標(biāo),其中微軟HoloLens的MTP可以實(shí)現(xiàn)小于1毫秒的延遲,而Vision Pro的VST則做到了小于12毫秒的延遲。
在我們看來(lái),延遲這一參數(shù)主要取決于3個(gè)因素,一是交互算法,其中頭部空間定位主要取決于SLAM技術(shù);二是數(shù)據(jù)傳輸;三是顯示渲染。
首先在交互算法上,對(duì)于傳統(tǒng)VR/AR一體機(jī),尤其是AR的Expose(曝光時(shí)間)一般是3毫秒,之后圖像便會(huì)向外輸出,Readout時(shí)間約為6-7毫秒。而對(duì)于一體機(jī)來(lái)說(shuō),圖像輸出完會(huì)進(jìn)入主芯片,在主芯片里面花費(fèi)15毫秒左右的時(shí)間,利用CPU或者是DSP處理特征提取、匹配相關(guān)的算法。最后在10毫秒左右時(shí)間內(nèi),基于滑窗的非線性優(yōu)化或者濾波器方式解算6Dof的空間定位結(jié)果。以上整個(gè)視覺(jué)處理的延遲基本會(huì)控制在35毫秒左右。
值得注意的是,如果采用分體積方式,處理延遲還會(huì)進(jìn)一步增加至38-55毫秒左右,這取決于中間傳輸?shù)膫鬏敺绞健T谌绱嗣黠@的延遲之下,協(xié)處理器的加入將有效降低交互算法的延遲。
在協(xié)處理器輔助下,雖然曝光時(shí)間依然是3毫秒,但到了Readout階段,由于操作都是在協(xié)處理器里面的,無(wú)需緩存所有的圖像,因此只要十幾行圖像就可以進(jìn)行特征提取和匹配計(jì)算,約等于整個(gè)Readout時(shí)間結(jié)束后,SLAM算法中的特征提取和匹配算法已經(jīng)結(jié)束,特征提取和匹配操作隱藏在Readout時(shí)間內(nèi)。之后再花費(fèi)額外3毫秒時(shí)間處理基于滑窗的非線性優(yōu)化模塊解算6Dof空間定位后,便可以傳輸處理完成的空間定位結(jié)果。相比圖像數(shù)據(jù)量大幅減少,完成傳輸僅需1-2毫秒。
在有協(xié)處理器的情況下,SLAM視覺(jué)鏈路延遲會(huì)降低至13-14毫秒,這帶來(lái)最大的好處是IMU積分的時(shí)間大幅縮短,對(duì)于諸如加速度器這樣需要二次積分的傳感器來(lái)說(shuō),不僅能提升傳輸精度,還能有效降低抖動(dòng)。
其次,顯示渲染。在一個(gè)4幀圖像的時(shí)間序列中,傳統(tǒng)的方式在Vsync 0時(shí)刻獲得最新定位結(jié)果并傳輸給GPU進(jìn)行渲染,渲染完1幀以后,經(jīng)常會(huì)用雙緩沖的方式對(duì)屏幕進(jìn)行刷新,在傳統(tǒng)的雙緩沖模式下,信息在Vsync 2時(shí)刻才能完成圖像刷新,整個(gè)過(guò)程延遲非常大,如果不做任何處理的話,幾乎無(wú)法獲得很好的效果。
因此,在渲染階段我們一般都會(huì)使用單緩沖方式,即在渲染完成后直接上屏處理,通過(guò)控制上屏?xí)r間避免畫(huà)面撕裂。但即便如此,整個(gè)延遲還是處在接近30毫秒的程度。此時(shí),我們一般還會(huì)通過(guò)PW或者是ATW進(jìn)行補(bǔ)償,在屏幕刷新之前再次獲取最新的定位的結(jié)果,利用該結(jié)果對(duì)已經(jīng)渲染完成的圖像做一次延遲補(bǔ)償,重新輸出到屏幕。
該方式可以將延遲壓縮至十幾毫秒,卻仍舊無(wú)法達(dá)到理想的效果。因此一般我們還會(huì)在最新的Get Pose基礎(chǔ)下加入往前的位姿預(yù)測(cè),基于IMU數(shù)據(jù)擬合往前積分,獲得未來(lái)的定位結(jié)果。
此外,還可以選擇根據(jù)歷史的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)模型,用該模型預(yù)測(cè)未來(lái)十幾毫秒之后可能存在的定位結(jié)果,對(duì)圖像進(jìn)行補(bǔ)償。
但不可否認(rèn)的是即使預(yù)測(cè)算法再好,預(yù)測(cè)總歸是預(yù)測(cè),總有預(yù)測(cè)不準(zhǔn)的時(shí)候。此時(shí),協(xié)處理器的優(yōu)勢(shì)就得到了體現(xiàn),其可以大幅降低甚至完全消除預(yù)測(cè)時(shí)間,讓整個(gè)渲染過(guò)程不需要進(jìn)行任何的預(yù)測(cè),而是直接將實(shí)時(shí)結(jié)果傳輸至屏幕。
基于以上對(duì)延遲的考量,耀宇視芯推出了第一代協(xié)處理器“啟明”,并在典型場(chǎng)景下取得了不錯(cuò)的功耗表現(xiàn)。在視覺(jué)雙目30fps,1000Hz IMU條件下,協(xié)處理器“啟明”功耗維持在164mw左右;在雙目100fps+1000Hz IMU條件下,功耗維持在193mw左右;在VR典型場(chǎng)景下,四目30fps條件下功耗維持在200mw以內(nèi)。
總的來(lái)看,耀宇視芯第一代協(xié)處理器“啟明”會(huì)給VR/AR設(shè)備在空間定位上帶來(lái)大幅功耗及延遲的降低。歡迎各位到現(xiàn)場(chǎng)體驗(yàn),謝謝大家!
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