論文の概要: Distributed On-Sensor Compute System for AR/VR Devices: A
Semi-Analytical Simulation Framework for Power Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07474v1
- Date: Mon, 14 Mar 2022 20:18:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-17 12:35:02.113711
- Title: Distributed On-Sensor Compute System for AR/VR Devices: A
Semi-Analytical Simulation Framework for Power Estimation
- Title（参考訳）: AR/VRデバイス用分散型オンセンサコンピューティングシステム:電力推定のための半解析シミュレーションフレームワーク
- Authors: Jorge Gomez, Saavan Patel, Syed Shakib Sarwar, Ziyun Li, Raffaele
Capoccia, Zhao Wang, Reid Pinkham, Andrew Berkovich, Tsung-Hsun Tsai, Barbara
De Salvo and Chiao Liu
- Abstract要約: そこで本研究では,分散オンセンサコンピューティングアーキテクチャにより,集中型システムに比べてシステム消費電力を低減できることを示す。
計算集約型機械学習に基づくハンドトラッキングアルゴリズムの場合、分散オンセンサーコンピューティングアーキテクチャはシステムの消費電力を削減できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5696683295721883
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Augmented Reality/Virtual Reality (AR/VR) glasses are widely foreseen as the
next generation computing platform. AR/VR glasses are a complex "system of
systems" which must satisfy stringent form factor, computing-, power- and
thermal- requirements. In this paper, we will show that a novel distributed
on-sensor compute architecture, coupled with new semiconductor technologies
(such as dense 3D-IC interconnects and Spin-Transfer Torque Magneto Random
Access Memory, STT-MRAM) and, most importantly, a full hardware-software
co-optimization are the solutions to achieve attractive and socially acceptable
AR/VR glasses. To this end, we developed a semi-analytical simulation framework
to estimate the power consumption of novel AR/VR distributed on-sensor
computing architectures. The model allows the optimization of the main
technological features of the system modules, as well as the computer-vision
algorithm partition strategy across the distributed compute architecture. We
show that, in the case of the compute-intensive machine learning based Hand
Tracking algorithm, the distributed on-sensor compute architecture can reduce
the system power consumption compared to a centralized system, with the
additional benefits in terms of latency and privacy.
- Abstract（参考訳）: Augmented Reality/Virtual Reality (AR/VR) メガネは次世代コンピューティングプラットフォームとして広く予見されている。
AR/VRメガネは複雑な「システムのシステム」であり、厳密なフォームファクター、コンピューティング、パワー、サーマル要件を満たす必要がある。
本稿では、新しい半導体技術(高密度3D-IC配線やスピントランスファートルク磁気ランダムアクセスメモリ、STT-MRAM)と組み合わせ、ハードウェアとソフトウェアの完全な共最適化が、魅力的な社会的に許容されるAR/VRメガネを実現するためのソリューションであることを示す。
そこで我々は,新しいar/vr分散オンセンサコンピューティングアーキテクチャの消費電力を推定する半解析シミュレーションフレームワークを開発した。
このモデルでは、システムモジュールの主要な技術的特徴の最適化と、分散コンピューティングアーキテクチャ間のコンピュータビジョンアルゴリズム分割戦略が可能である。
計算集約型機械学習に基づくハンドトラッキングアルゴリズムの場合,分散オンセンサコンピューティングアーキテクチャは,集中型システムに比べてシステム消費電力を低減し,レイテンシとプライバシの面で付加的なメリットがあることを示す。
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