全天候視覺系統可應用于自動駕駛汽車、機器人，或幫助消費電子設備在無人時關閉屏幕以節省功耗。但要實現這類應用，這些系統必須最大限度降低自身功耗。

英偉達研究人員開發的全天候計算機視覺系統可在不到 1 毫秒內檢測到人臉。這款人臉檢測芯片可集成到機器人、自動駕駛汽車或筆記本電腦中，通過本地存儲所有數據，并在檢測完成后快速 “休眠” 來節省功耗。英偉達電氣工程師本?凱勒于 2 月 18 日在舊金山舉行的 IEEE 國際固態電路會議（ISSCC）上展示了該系統。

高效視覺處理技術

研究人員表示，傳統的視覺處理通常需要約 10 瓦功耗，但這一功耗對于持續運行的人臉檢測系統來說過高。英偉達這款片上系統（SoC）在 60 幀 / 秒的幀率下功耗不足 5 毫瓦。

凱勒介紹，該系統每 16.7 毫秒刷新一次以處理新圖像，且僅在 5% 的時間內完全通電。在 787 微秒內，片上系統調用深度學習加速器判斷是否存在人臉，準確率約為 99%。

英偉達團隊對系統進行了精心設計，以實現快速檢測并節省功耗。片上系統的大部分組件默認斷電，僅一個功耗低于 10 毫瓦的子系統保持運行。該子系統被命名為全天候低功耗加速器（Alpha-Vision），包含深度學習加速器、小型 CPU，以及在數據存儲位置附近執行特定計算的子系統。

Alpha-Vision 通過深度神經網絡識別人臉，這需要處理大量數據 —— 換句話說，存在功耗過高的風險。為節省功耗并加快檢測速度，所有必要數據均本地存儲在總計 2 兆字節的大容量靜態隨機存取存儲器（SRAM）中。為避免 SRAM 泄漏成為功耗的主要來源，人臉識別系統快速完成任務后，立即將 SRAM 切換至低功耗休眠模式。研究人員將這種方式稱為“競速休眠”。

英偉達團隊提出了該系統的多種潛在應用：集成面部傳感器的筆記本電腦可在用戶離開時關閉顯示屏，返回時自動喚醒，實現無需輸入密碼的無縫體驗；基于此類設計的系統還可為自動駕駛汽車、無人機和機器人提供全天候視覺功能。