人臉識別應(yīng)用將驅(qū)使繪圖處理器(GPU)重要性大增。手機(jī)處理器開發(fā)商正全力提升GPU運(yùn)算效能，其背后驅(qū)力除了虛擬實(shí)境和擴(kuò)增實(shí)境等影像模擬應(yīng)用日趨火熱外，人臉識別亦是不容忽視的另一股力量，尤其是近期蘋果(Apple)傳出收購美國新創(chuàng)公司Emotient，跨足人臉表情與情緒辨別技術(shù)領(lǐng)域，勢將讓GPU在處理器中扮演更重要的角色。

　　安謀國際(ARM)移動通訊暨數(shù)位家庭資深市場經(jīng)理林修平表示，行動處理器中的GPU未來的功耗和效能會越來越好，現(xiàn)在4K的內(nèi)容和顯示器已越來越普遍，所以對于GPU的效能或功耗都是非常大的挑戰(zhàn)，為支援4K影像應(yīng)用，GPU性能一定要能支援4K或4K以上，而若要滿足虛擬實(shí)境或是更高階的應(yīng)用，性能就須再向上攀升。

　　另外，用GPU來做運(yùn)算的發(fā)展趨勢也愈來愈明顯，現(xiàn)在已經(jīng)慢慢看到這樣的應(yīng)用出現(xiàn)。林修平進(jìn)一步指出，有些DSP的演算法可以做平行化處理，這樣的演算法用GPU來運(yùn)算會比用CPU效能更好且更有效率，像是深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)和人臉識別，這也是ARM看到未來有潛力的應(yīng)用。

　　事實(shí)上，人臉識別的功能2015年就已有一些裝置展示，而這只是一個(gè)開端，類似的應(yīng)用未來會越來越多。除了人臉識別，語音識別也會慢慢出現(xiàn);以往手機(jī)都是按密碼解鎖，未來使用者只要對手機(jī)說話或者看著手機(jī)，就可以透過聲紋或臉部特征識別自動解鎖。

　　林修平解釋，人臉識別的演算法可以平行化處理，因?yàn)樗怯蒙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式來做運(yùn)算，所以可以把演算法同時(shí)丟到好幾顆運(yùn)算單元做處理，GPU就是有這樣的特性，可以同時(shí)處理很多的工作。

　　事實(shí)上，ARM目前正戮力推動的異質(zhì)系統(tǒng)架構(gòu)(HSA)，即有助未來人臉識別等先進(jìn)視覺應(yīng)用的發(fā)展。林修平分析，GPU和CPU的特性不一樣，CPU處理速度快，具有即時(shí)處理的能力，而GPU處理速度相對較慢，但它可以同時(shí)處理大量的運(yùn)算。上述的人臉和語音識別，或者影像編解碼串流，就很需要大量平行化處理，此時(shí)用GPU來做會比較有效率。所以這些應(yīng)用也將驅(qū)動HSA持續(xù)演進(jìn)。

　　針對此一發(fā)展，ARM除可提供CPU和GPU的矽智財(cái)(IP)，以及相關(guān)的軟體或驅(qū)動程式(Driver)給客戶外，亦可協(xié)助客戶進(jìn)行上層應(yīng)用的整合。