Padrões abertos impulsionando o futuro da visão integrada

Os padrões abertos simplificam a interoperabilidade entre tecnologias críticas, reduzindo os custos de desenvolvimento de produtos e o tempo de colocação no mercado, ao mesmo tempo que aceleram a inovação da indústria.

Para conhecer os últimos progressos realizados nesta área, o IMVE escolheu recentemente o cérebro deLaurent Pinchart, fundador do Ideas on Board e membro de um novo grupo de trabalho que busca um padrão de visão integrado sob a égide do Grupo Khronos.

IMVE: Qual é o histórico da sua organização?

LP: Como um organismo de normalização sem fins lucrativos com cerca de 200 empresas membros, o Grupo Khronos está empenhado em desenvolver e desenvolver padrões de interoperabilidade abertos e isentos de royalties para o bem da indústria. Nosso slogan 'Conectar Software ao Silício' reflete nossa missão de capacitar os principais mercados com APIs padrão oportunas e eficazes que permitem que aplicativos de software, bibliotecas e mecanismos aproveitem o poder da aceleração de silício para casos de uso exigentes, como gráficos 3D, computação paralela, computação aumentada e realidade virtual, processamento de visão e inferência.

Empresas membros do Grupo Khronos

Somos uma organização dirigida por membros que acredita que padrões abertos não controlados ou dependentes de qualquer empresa podem muitas vezes ser o fio condutor do progresso da indústria à medida que tecnologias, plataformas e posições de mercado giram e evoluem.

IMVE: Quais são alguns dos padrões existentes desenvolvidos pelos membros do Khronos?LP: A família de padrões abertos que está sendo desenvolvida ativamente pela Khronos inclui APIs de aceleração 3D, como OpenGL e a nova geração, Vulkan GPU API; iniciativas em torno de padrões de formato 3D, incluindo glTF para ativos e KTX para texturas; o padrão OpenXR API para realidade virtual e aumentada portátil; e uma família de APIs e linguagens para computação paralela, aceleração de visão e inferência – incluindo OpenCL, SYCL, SPIR-V e OpenVX – e agora a nova API de câmera incorporada Kamaros atualmente em desenvolvimento.

IMVE: Existem versões alternativas de algum desses padrões para diferentes aplicações?

LP: Sim. Khronos também tem um histórico de adaptação de APIs de aceleração convencionais para mercados críticos para a segurança. Vulkan SC é derivado da API Vulkan, para agilizar a certificação de segurança de sistemas que empregam aceleração de GPU, permitindo que os implementadores de sistemas forneçam pacotes de evidências de certificação com custo e esforço reduzidos. OpenVX possui um perfil crítico de segurança que permite a rápida implantação de modelos de redes neurais treinados.

Finalmente, o recém-criado Grupo de Trabalho Crítico de Segurança Khronos SYCL está investigando os requisitos da indústria para uma API geral de programação paralela para computação acelerada usando o modelo de programação de fonte única C++ padrão da SYCL em mercados críticos de segurança. O SYCL SC preencherá a lacuna entre APIs de baixo nível, como Vulkan SC, e a linguagem de alto nível C++ para agilizar o desenvolvimento e a certificação de segurança de sistemas que incorporam aceleração sofisticada de processamento paralelo, incluindo inteligência artificial e pipelines de aprendizado de máquina.

IMVE: Que tipos de organizações estão envolvidas nos grupos de trabalho do Khronos?

LP: Para usar o Grupo de Trabalho SYCL SC como exemplo, este grupo de trabalho já obteve o apoio de líderes da indústria, incluindo AMD, Arm, Barcelona Supercomputer Center, Codeplay, CoreAVI, Intel, Intellias, Mercedes-Benz e Qualcomm Technologies Inc. podem participar de qualquer grupo de trabalho e a adesão ao Khronos está aberta a todos. A Khronos dá as boas-vindas a qualquer empresa que deseje participar.

Grupos de trabalho de padronização ativos da Khronos

IMVE: Por que é necessário um padrão API de câmera incorporada?

LP: Subsistemas sofisticados de câmeras são cada vez mais críticos em diversos mercados, como robótica, direção autônoma, gêmeos digitais e realidade virtual e aumentada, onde o processamento de visão, muitas vezes utilizando aprendizado de máquina, é usado para compreender o ambiente, os processos, os objetos e os usuários. Consequentemente, um número e diversidade crescente de sensores e processadores de sinal de imagem (ISPs) associados estão sendo fortemente integrados com aceleradores de visão e inferência em sistemas embarcados independentes.