Arm y Tencen colaboran para acelerar la codificación y decodificación de imágenes en móviles usando la extensión SME2

Una de las funciones principales que tienen nuestros teléfonos móviles hoy en día es la fotografía. Además de avanzados sistemas que capturan las imágenes con mayor calidad, también es muy útil reducir el almacenamiento que ocupan estas imágenes. Algo en lo que está trabajando Arm junto a Tencent gracias a la tecnología incluida en las últimas versiones de la arquitectura Arm, hablamos de SME2. Una tecnología que aprovecha las redes neuronales para realizar tareas como la codificación y descodificación de imágenes.

Arm y Tencent aceleran la compresión de imágenes con SME2

Los modelos de aprendizaje automático cada vez son una parte fundamental de las tareas que realizamos en el día a día, como la compresión de imágenes. El códec de imágenes neuronales de Tencent que actualmente está en desarrollo es capaz de ofrecer una eficiencia en compresión hasta un 30 % superior respecto a otros códec HEIF, manteniendo una calidad de imagen comparables. Esta tecnología emplea las redes neuronales para comprimir la imagen y utilizar menos información.

Tencent Media y Arm están colaborando para aumentar este rendimiento empleando la codificación neuronal de imágenes con Arm Scalable Matrix Extension 2 (SME2). Por el momento han conseguido reconstruir la imagen de forma más rápida en dispositivos móviles y otros que usan arquitectura Arm y son compatibles con esta extensión.

SME2 reduce el tiempo de decodificación hasta los 30 ms

Tal y como han mostrado en un vídeo de ejemplo, esta colaboración ha permitido que el módulo de decodificación consuma menos tiempo, quedándose en 30 ms, frente a no utilizar SME2 que este tiempo se amplía hasta los 61 ms. Estos tiempos se consiguen empleando 2 hilos de la CPU, si reducimos a un solo hilo, con SME2 se consiguen 54 ms frente a los 95 ms de tener SME2 sin usar.

Esta reducción se consigue gracias a que la mayor parte del tiempo se realizan operaciones con matrices. Con SME2 se consiguen realizar múltiples operaciones de matrices de forma simultánea, aprovechando las capacidades de este motor dedicado. Partiendo de una base de 99,2 ms, la aceleración con matrices ha conseguido reducir 39,7 ms, la optimización numérica un 17,8 ms y la optimización del flujo de datos 11,7 ms menos. Esto ha dejado un tiempo optimizado de solo 30 ms.

Una idea que puede reducir la cantidad necesaria de datos para las imágenes, siempre manteniendo una calidad comparable a otros métodos empleados. Aprovechando SME2 incluida con la arquitectura Arm más reciente puedes hacer que las imágenes se codifiquen y decodifiquen con mayor soltura y de forma más rápida y eficiente.

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