为此 ， Reality Labs推出Domain-Specific传感器（摄像头） ， 它专为AR眼镜的低功耗高性能需求而设计 。 该传感器采用一组所谓的数字像素传感器 ， 其能够在三种不同的光照水平下同时捕获每个像素的数字光值 。 每个像素都有自己的内存来存储数据 ， 并且可以决定报告三个值中的哪一个 ， 而不是将所有数据发送到另一个芯片来完成这项工作 。
亚伯拉什指出 ， 这不仅降低了功耗 ， 而且大大增加了传感器的动态范围（它能够在同一幅图像中捕捉昏暗和明亮的光线） 。 为了展示动态范围的提升 ， 他分享了原型传感器拍摄的样本图像 ， 并与典型传感器进行了对比 ， 如下图：
在左边的图像中 ， 明亮的灯泡导致摄像头无法捕捉大部分场景 。 而采用了Domain-Specific传感器的 ， 右边的图像不仅可以看到灯泡灯丝的极端亮度细节 ， 而且可以看到场景的其他部分 。
Meta希望更进一步并在传感器执行更复杂的计算：眼动追踪和手部追踪等XR工作负载的深层神经网络分割和分类的浅层部分可以在传感器端实现 。
3.去中心化计算
早在上世纪90年代 ， 就有了去中心化计算的项目 。 例如加州大学伯克利分校的SETI@HOME ， 参与者自愿使用他们的家用电脑为寻找外星生命提供算力 。 近十年来兴起的区块链 ， 包括智能合约和数字货币 ， 为这种共享计算资源池提供了激励的经济模型 。 资源未被充分利用的 CPU、GPU等多种算力芯片的所有者 ， 可通过参与项目 ， “出租”算力获得报酬 。 这实际上是IT基础设施硬件资源的一种三权分置的模式 ， 运营算力硬件资源的人 ， 未必一定要拥有这些硬件资源 ， 也即成为所有者 。 类似滴滴顺风车、Airbnb的运营模式 ， 这样能降低运营的门槛 ， 极大地促进社会资源的充分利用 。
4.空间计算
空间计算是新一代计算 ， 需要结合三维模型、建筑动效和光效、室内定位等多种技术 。 空间计算能用到许多和室内空间定位、管理、呈现相关的应用场景中 。
例如 ， 数千人的会议 ， 通过每个人身上的传感器或其他设备 ， 实时追踪其停留位置、时长 ， 同步到数据库里 ， 以及记录两人或多人在小范围交流情况；几天下来 ， 所需记录、同步并分析的数据可能超过千万 ， 甚至过亿 ， 产生了巨大的计算需求以及存储和海量检索的需求 。
今年北京冬奥场馆的智慧运营 ， 实现了对场馆人员、流量、活动轨迹、活动区域以及密接的跟踪 ， 有助于精准防控 ， 降低成本 。 据海淀区副区长林航介绍 ， 海淀区聚焦科技防疫、智慧服务、超高清显示等多个领域 ， 利用奇岱松空间计算操作系统 ， 构建空间感知网络 ， 建立智慧场馆运营中心 ， 让首都体育馆、五棵松体育中心的主竞赛馆实现了对工作人员安全社交距离的实时计算分析 ， 使得冬奥服务的保障工作更精细、更高效、更便捷 。 如下图 。
5.计算机架构的未来趋势
图灵奖获得者John Hennessy 和 David Patterson在2019年发表文章《计算机架构的新黄金时代》 ， 介绍了计算机芯片的发展历程 ， 以及架构的未来趋势 。 文章很长 ， 核心观点有三条 。
1）登纳德缩放定律结束、摩尔定律衰退 ， 而阿姆达尔定律正当其时 ， 这意味着低效性将每年的性能改进限制在几个百分点 。 获得更高的性能改进需要新的架构方法 ， 就是DSA（Domain-Specific Architectures ， 特定领域的体系架构） ， DSA将成为未来十年甚至更长时间 ， 计算机体系架构的趋势 。
我们看到 ， 芯片开始出现百花齐放的格局 ， 各种异构计算的专用芯片不断推陈出新 ， 就是DSA趋势的体现 。 例如英伟达GPU和DPU、Intel IPU和Xe GPU、Google TPU；国内的寒武纪、燧原、昆仑、天数、壁仞、鲲云、算能等AI芯片 。
2）第二个机会是开放的 ISA（Instruction Set Architecture ， 指令集合结构） ， 要创建处理器领域的Linux 。
我们发现 ， 市场出现了RISC-V、英伟达NVDLA和IBM POWER的等ISA 。
3）硬件的敏捷开发成为可能 。 借助电子计算机辅助设计（ECAD）等工具 ， 使得敏捷开发成为可能；这种更高水平的抽象增加了设计的重用性 。 从设计交付到返回芯片原来需要几个月时间 ， 现在可能四周左右 。
敏捷硬件开发的最内层是软件模拟器 ， 第二层是 FPGA ， 第三层使用 ECAD 工具生成芯片布局 ， 第四层被处理器设计者称为Tape In ， 第五、六层分别是Tape-Out和Big Chip Tape-Out；前四层支持四周冲刺 。 如果设计者的目标是设计一个较大的芯片 ， 那最外层的成本将非常高 ， 但体系架构设计者可以用很多小芯片来阐述很多新想法 。
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