Standard aperti che alimentano il futuro della visione integrata

Gli standard aperti semplificano l’interoperabilità tra le tecnologie critiche, riducendo i costi di sviluppo dei prodotti e i tempi di immissione sul mercato e accelerando al tempo stesso l’innovazione del settore.

Per conoscere gli ultimi progressi compiuti in questo settore, IMVE ha recentemente scelto il cervello diLaurent Pinchart, Fondatore di Ideas on Board e membro di un nuovo gruppo di lavoro che persegue uno standard di visione integrata sotto l'egida del Gruppo Khronos.

IMVE: Qual è il background della vostra organizzazione?

LP: In quanto organismo di standardizzazione senza scopo di lucro con quasi 200 aziende associate, il Gruppo Khronos è impegnato a sviluppare e far evolvere standard di interoperabilità aperti e esenti da royalty per il bene del settore. Il nostro slogan "Connect Software to Silicon" riflette la nostra missione di fornire ai mercati chiave API standard tempestive ed efficaci che consentano ad applicazioni software, librerie e motori di sfruttare la potenza dell'accelerazione del silicio per casi d'uso impegnativi come grafica 3D, calcolo parallelo, tecnologie aumentate e realtà virtuale, elaborazione visiva e inferenza.

Aziende del Gruppo Khronos

Siamo un'organizzazione guidata dai membri che ritiene che gli standard aperti non controllati o dipendenti da una singola azienda possano spesso rappresentare il filo conduttore di continuità per il progresso del settore mentre le tecnologie, le piattaforme e le posizioni di mercato vorticano e si evolvono.

IMVE: Quali sono alcuni degli standard esistenti sviluppati dai membri di Khronos?LP: La famiglia di standard aperti attivamente sviluppata da Khronos include API di accelerazione 3D come OpenGL e la nuova generazione, Vulkan GPU API; iniziative sugli standard di formato 3D tra cui glTF per le risorse e KTX per le texture; lo standard API OpenXR per la realtà aumentata e virtuale portatile; e una famiglia di API e linguaggi per il calcolo parallelo, l'accelerazione della visione e l'inferenza – tra cui OpenCL, SYCL, SPIR-V e OpenVX – e ora la nuova API per fotocamera integrata Kamaros attualmente in sviluppo.

IMVE: Esistono versioni alternative di questi standard per applicazioni diverse?

LP: SÌ. Khronos ha anche una storia di adattamento delle API di accelerazione tradizionali per i mercati critici per la sicurezza. Vulkan SC deriva dall'API Vulkan, per semplificare la certificazione di sicurezza dei sistemi che utilizzano l'accelerazione GPU, consentendo agli implementatori del sistema di fornire pacchetti di prove di certificazione con costi e sforzi ridotti. OpenVX ha un profilo critico per la sicurezza che consente la rapida implementazione di modelli di rete neurale addestrati.

Infine, il nuovo Khronos SYCL Safety-Critical Working Group sta studiando i requisiti del settore per un'API generale di programmazione parallela per il calcolo accelerato utilizzando il modello di programmazione single source C++ standard di SYCL nei mercati critici per la sicurezza. SYCL SC colmerà il divario tra le API di basso livello come Vulkan SC e il linguaggio di alto livello C++ per semplificare lo sviluppo e la certificazione di sicurezza dei sistemi che incorporano sofisticate accelerazioni di elaborazione parallela, tra cui intelligenza artificiale e pipeline di apprendimento automatico.

IMVE: Che tipi di organizzazioni vengono coinvolte nei gruppi di lavoro Khronos?

LP: Per utilizzare il gruppo di lavoro SYCL SC come esempio, questo gruppo di lavoro ha già ottenuto il supporto di leader del settore tra cui AMD, Arm, Barcelona Supercomputer Center, Codeplay, CoreAVI, Intel, Intellias, Mercedes-Benz e Qualcomm Technologies Inc. Tutti i membri di Khronos possono partecipare a qualsiasi gruppo di lavoro e l'adesione a Khronos è aperta a tutti. Khronos accoglie calorosamente tutte le aziende che desiderano partecipare.

Gruppi di lavoro attivi sulla standardizzazione Khronos

IMVE: Perché è necessario uno standard API per fotocamera incorporata?

LP: I sottosistemi di telecamere sofisticati sono sempre più critici in diversi mercati come la robotica, la guida autonoma, i gemelli digitali e la realtà virtuale e aumentata in cui l’elaborazione della visione, spesso utilizzando l’apprendimento automatico, viene utilizzata per comprendere l’ambiente circostante, i processi, gli oggetti e gli utenti. Di conseguenza, un numero crescente e una varietà di sensori e processori di segnali di immagine (ISP) associati vengono strettamente integrati con acceleratori di visione e inferenza in sistemi embedded autonomi.