IMG Series4 NNA幫助先進的AI軟件大幅提升圖像和視頻的分辨率

5月17日，Imagination Technologies與Visidon Oy聯合推動移動、數字電視和汽車市場的嵌入式應用向基于深度學習的超分辨率過渡。憑借這項人工智能（AI）技術，用戶可以通過先進的算法將低分辨率圖像和視頻的分辨率提高到4K和8K。IMG Series4 NNA能夠在系統級芯片嚴格的功耗和散熱要求下，以更高的效率實時完成此類苛刻的流程。

Imagination的IMG Series4神經網絡加速器（NNA）通過其Tensor Tiling技術為先進的AI圖像處理軟件帶來強大的計算性能與領先的能效。結合Visidon在深度學習視頻增強網絡領域的專業知識，該解決方案能夠幫助原設備制造商將尖端AI增強技術應用于圖像修復和著色，通過上采樣(up-sampling)，將低分辨率源數據還原為高分辨輸出，大幅降低視頻傳輸帶寬。

Visidon首席技術官Matti Niskanen表示：“Visidon解決方案的兩大支柱是高能效和高性能。我們十分驚喜地看到我們的深度學習網絡能夠在Imagination的IMG Series4 NNA上如此輕松地運行，同時也被處理高計算工作負載時所保持的整體能效所震撼。我們希望雙方能夠進一步深化合作，共同開辟AI超分辨率技術的未來。”

Imagination產品管理總監Gilberto Rodriguez表示：“Imagination和Visidon都在保證性能和功耗的前提下構建技術。我們十分高興能夠與Visidon共同推動先進AI圖像處理技術的發展，使原設備制造商能夠使用領先的IP和軟件提供超分辨率應用。希望我們兩家公司的合作將為移動、數字電視和汽車系統級芯片領域的創新帶來新的機會。”

IMG Series4 AI計算引擎采用Tensor Tiling技術，能夠在系統帶寬低并且需要高推理速度的情況下運行Visidon超分辨率解決方案組合中的主要算法——卷積神經網絡。

Visidon開發了一套基于深度學習的超分辨率網絡，可將視頻傳輸的分辨率升級和修復到現代顯示器要求的4K（2160p）和8K（4320p）分辨率。Visidon超分辨率技術在保留圖像細節的同時，增加視頻幀尺寸，實現了優于行業標準放大算法的超高輸出質量。Visidon一般通過將超分辨率與降噪技術相結合來避免噪點的增加，同時保留逼真的細節與清晰度。