オープンスタンダードが組み込みビジョンの未来を推進

オープンスタンダードは重要なテクノロジー間の相互運用性を合理化し、製品開発コストと市場投入までの時間を削減しながら、業界のイノベーションを加速します。

この分野での最新の進歩を知るために、IMVE は最近、次の人の頭脳を選びました。ローラン・ピンチャート, Ideas on Board の創設者であり、Khronos Group 傘下の組み込みビジョン標準を追求する新しいワーキンググループのメンバーです。

IMVE: あなたの組織の背景は何ですか?

LP: 200 社近くの会員企業を擁する非営利の標準化団体として、クロノス グループは、業界の利益のために、オープンでロイヤリティフリーの相互運用性標準の開発と進化に取り組んでいます。 当社のキャッチフレーズ「ソフトウェアをシリコンに接続」は、ソフトウェア アプリケーション、ライブラリ、エンジンが 3D グラフィックス、並列計算、拡張などの要求の厳しいユースケースでシリコン アクセラレーションの力を活用できるようにする、タイムリーで効果的な標準 API を主要市場に提供できるようにするという当社の使命を反映しています。そして仮想現実、視覚処理と推論。

クロノスグループメンバー企業

私たちはメンバー主導の組織であり、テクノロジー、プラットフォーム、市場での地位が渦巻いて進化するにつれて、単一の企業によって管理されたり、単一の企業に依存したりしないオープン スタンダードが、多くの場合、業界の進歩の連続性の糸となり得ると信じています。

IMVE: Khronos メンバーによって開発された既存の標準にはどのようなものがありますか?LP: Khronos が積極的に開発しているオープン スタンダード ファミリには、OpenGL や新世代の Vulkan GPU API などの 3D アクセラレーション API が含まれます。 アセットの glTF やテクスチャの KTX など、3D フォーマット標準に関する取り組み。 ポータブル拡張現実および仮想現実のための OpenXR API 標準。 OpenCL、SYCL、SPIR-V、OpenVXを含む並列計算、ビジョンアクセラレーション、推論用のAPIと言語のファミリー、そして現在開発中の新しいKamaros組み込みカメラAPIです。

IMVE: さまざまなアプリケーション向けに、これらの標準の代替バージョンはありますか?

LP:はい。 Khronos には、安全性が重要な市場向けに主流のアクセラレーション API を適応させてきた歴史もあります。 Vulkan SC は Vulkan API から派生したもので、システム実装者がコストと労力を削減して認証証拠パッケージを提供できるようにすることで、GPU アクセラレーションを使用するシステムの安全性認証を合理化します。 OpenVX には、トレーニングされたニューラル ネットワーク モデルの迅速な展開を可能にするセーフティ クリティカルなプロファイルがあります。

最後に、新しく設立されたクロノス SYCL セーフティ クリティカル ワーキング グループは、セーフティ クリティカルな市場で SYCL の標準 C++ シングル ソース プログラミング モデルを使用した高速コンピューティングのための一般的な並列プログラミング API の業界要件を調査しています。 SYCL SC は、Vulkan SC などの低レベル API と C++ 高レベル言語の間のギャップを埋め、人工知能や機械学習パイプラインなど、高度な並列処理アクセラレーションを組み込んだシステムの開発と安全性認証を合理化します。

IMVE: Khronos ワーキング グループにはどのような組織が参加しますか?

LP: SYCL SC ワーキング グループを例に挙げると、このワーキング グループは、AMD、Arm、バルセロナ スーパーコンピューター センター、Codeplay、CoreAVI、Intel、Intellias、Mercedes-Benz、Qualcomm Technologies Inc. などの業界リーダーからのサポートをすでに得ています。クロノスのすべてのメンバーどのワーキンググループにも参加でき、Khronos のメンバーシップはすべての人に開かれています。 クロノスは、参加を希望する企業を温かく歓迎します。

Khronos のアクティブな標準化ワーキング グループ

IMVE: 組み込みカメラ API 標準が必要なのはなぜですか?

LP:洗練されたカメラサブシステムは、ロボティクス、自動運転、デジタルツイン、仮想現実や拡張現実などの多様な市場でますます重要になっており、環境、プロセス、オブジェクト、ユーザーを理解するために、多くの場合機械学習を利用したビジョン処理が使用されます。 その結果、センサーおよび関連する画像信号プロセッサー (ISP) の数と多様性が増加し、自己完結型の組み込みシステム内のビジョンおよび推論アクセラレーターと緊密に統合されています。