ARM הטמיעה את טכנולוגיית זיהוי המחוות של eyeSight במעבדי Mali

23 אוקטובר, 2013

בימים היא נמצאת בתהליכי עבודה עם חברת Nvidia במטרה לשלב את התוכנה במעבד ה-DSP שלה מדגם Tegra. שיתופי פעולה אלה מביאים את eyeSight למעמד של כמעט תקן דה-פקטו תעשייתי לתוכנות זיהוי מחוות במערכות משובצות

ARM תדגים את השימוש בתוכנת eyeSight במעבד הגרפי Mali T600 בכנס TechCon שייערך בסוף החודש בסנטה קלרה

חברת eyeSight מהרצליה מתחילה לקצור את פירות ההחלטה להתאים את תוכנת זיהוי המחוות שפיתחה לשימוש במעבדים גרפיים (GPU). בשבוע שעבר הודיעה חברת ARM שהיא מתפת פעולה עם החברה הישראלית, ותציע ללקוחות להשתמש בתוכנה שלה כתוכנת זיהוי המחוות המומלצת לשימוש על-גבי המעבדים הגרפיים Mali מתוצרתה. בעוד שבוע תדגים ARM את השימוש בתוכנת eyeSight במעבד הגרפי Mali T600  במהלך כנס TechCon החשוב, שייערך בסנטה קלרה, קליפורניה.

פיט יוטון, מנהל תחום עיבוד מדיה בחברת ARM, אמר שההטמעה של תוכנת זיהוי מחוות המופעלת על-ידי מעבד Mali בשילוב עם מעבדים כלליים ממשפחת Cortex-A מעניקה ביצועים מרשימים, דיוק ויעילות. "המפתחים לא צריכים יותר לחשוש ממגבלות המערכת כאשר הם ייצרו יישומים מבוססי זיהוי מחוות".

הפוטנציאל של מעבדים גרפיים

מנכ"ל חברת eyeSight, גדעון שמואל, סיפר ל-Techtime שלפני כשנתיים זיהתה החברה פוטנציאל שימוש במעבדים גרפיים לתוכנת זיהוי המחוות, בזכות מהירותם הרבה. מעבדי GPU פועלים במתכונת של מערך מעבדים מקביליים, ולכן יכולים לממש במהירות גדולה מאוד אלגוריתמים של זיהוי תמונה (Machine Vision) גם במערכות ניידות וחסכוניות בהספק.

החברה הקימה מחלקת אקסלרציה ייעודית המבוססת על מהנדסים יוצאי פריסקייל והתאימה את תוכנת זיהוי המחוות לשפת OpenCL, המאפשרת להריץ תוכנה בסביבת מיחשוב הטרוגנית, הכוללת מעבדי CPU, מעבדי GPU ומעבדי DSP. היא גם התחברה אל קבוצת HSA-Heterogeneous System Architecture, שהוקמה על-ידי חברות כמו ARM, AMD, Nvidia, קואלקום וטקסס אינסטרומנטס. הקבוצה מפתחת גישות חדשות, במתכונת קוד פתוח, של התמודדות עם בעיית המיחשוב ההטרוגני (מערכות הכוללות CPU, GPU ו-DSP).

"לחבור אל הגדולים"

המהלך החל להניב תוצאות: באמצע שעברה הטמיעה CEVA את הטכנולוגיה במעבד ה-DSP שלה מדגם MM3101, ובינואר השנה הטמיעה חברת AMD את התוכנה בתוך יחידות העיבוד החדשות שלה (Accelerated Processing Unit), הכוללות CPU ו-GPU. "האסטרטגיה שלנו היא לחבור את הגדולים ולהיות ברירת המחדל שלהם", הסביר שמואל.

חברת eyeSight הוקמה בשנת 2005 על-ידי הטכנולוג הראשי איתי כץ, לשעבר מנהל פרוייקטי שילוב יכולות וידאו בתוך מעבדי DSP של חברת פריסקייל. היא פיתחה את טכנולוגיית Natural User Interface, שהיא טכנולוגיית זיהוי מחוות המאפשרת לקיים שפת גוף אינטואיטיבית בין המשתמש לבין האבזר הממוחשב.

פתרון לכל פלטפורמה

הייחוד של החברה נעוץ בעובדה שזיהוי המחוות ממומש באמצעות מצלמה דו-מימדית סטנדרטית בלא אמצעי חומרה נוספים. על-בסיס הטכנולוגיה החברה פיתחה שני מוצרים מרכזיים: תוכנת eyeScan המספקת יכולת זיהוי מחוות לאבזרים ניידים, מחשבים וציוד צריכה אחר, ותוכנת eyePlay המספקת ממשק משתמש לשליטה במשחקים באמצעות מחוות. התוכנות פועלות במערכות ההפעלה אנדרואיד, חלונות 7 של מיקרוסופט ו-iOS של אפל.

כיום החברה מעסיקה 45 עובדים. היא ממוקמת בהרצליה ומחזיקה במשרדים בבייג'ין ובעמק הסיליקון. בימים היא נמצאת בתהליכי עבודה עם חברת Nvidia במטרה לשלב את התוכנה במעבד ה-DSP שלה מדגם Tegra. שיתופי פעולה אלה מביאים אותה במהירות למה שיכול להיות התקן דה-פקטו של התעשייה לתוכנות זיהוי מחוות במערכות משובצות.

פורסם בקטגוריות: חדשות , טאבלט וסמארטפון , מחשבים ומערכות משובצות

פורסם בתגיות: featured