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Google Pixel 4 y Pixel 4 XL cuentan con las mejores funciones de software y capacidades de cámara de la compañía, que son posibles debido, en parte, a la inclusión de Pixel Neural Core. Este pequeño chip se encuentra junto al procesador principal del Pixel 4 para ejecutar eficientemente las potentes cargas de trabajo de aprendizaje automático de Google. Estos van desde el procesamiento de imágenes hasta el reconocimiento de voz y las capacidades de transcripción.
Sin embargo, Neural Core no es la primera grieta de Google en un procesador interno de aprendizaje automático para teléfonos inteligentes. Los Pixel 2 y 3 se entregan con el Pixel Visual Core, diseñado para descargar tareas de imágenes como HDR + para mejorar el rendimiento y la eficiencia energética. El núcleo neuronal del Pixel 4 se basa en esta base con capacidades mejoradas y una selección de nuevos casos de uso.
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¿Cómo funciona el núcleo neuronal del píxel?
Google aún no ha compartido detalles sobre exactamente lo que sucede dentro de su Neural Core. Sin embargo, sí sabemos cómo funciona Visual Core de la generación anterior y el tipo de técnicas que se usan típicamente en los procesadores de aprendizaje automático (ML).
A diferencia de una CPU tradicional creada para manejar una amplia gama de tareas computacionales, los procesadores de aprendizaje automático (NPU), como Neural Core, están optimizados para algunas tareas matemáticas complejas específicas. Esto los hace más como procesadores de señal digital (DSP) o unidades de procesamiento de gráficos (GPU) pero optimizados para las operaciones específicas utilizadas por los algoritmos de aprendizaje automático.
La fusión múltiple acumulada es una operación muy común de imágenes y ML de voz para la que no encontrará soporte a gran escala dentro de una CPU. A diferencia de las CPU modernas de 32 y 64 bits, estas operaciones se realizan en tamaños de datos de solo 16, 8 e incluso 4 bits. Se requieren bloques de hardware personalizados para soportar estas operaciones con la máxima eficiencia.
Neural Core acelera los algoritmos de imagen y voz que se ejecutan de manera menos eficiente en una CPU o GPU.
Neural Core construye unidades lógicas aritméticas dedicadas en hardware para manejar estas instrucciones rápidamente y con un consumo mínimo de energía, en lugar de tomar múltiples ciclos de CPU. El chip probablemente se compone de cientos de estas ALU en múltiples núcleos, con memoria local compartida y un microprocesador que supervisa la programación de tareas.
Es casi seguro que Google habrá optimizado su último diseño de hardware en torno a sus algoritmos de software de asistente, voz e imagen. La dependencia de las capacidades de ALU de Neural Core es la razón por la cual las últimas funciones de fotografía del Pixel 4 no llegarán a teléfonos más antiguos.
¿Qué puede hacer el núcleo neuronal?
El núcleo neural parece ser un ingrediente clave en una serie de nuevas funciones incluidas en Google Pixel 4 y Pixel 4 XL. Estas mejoras se centran principalmente en el procesamiento de imagen y voz.
En el lado de la fotografía, la lista incluye controles de exposición dual, un modo de astrofotografía, vistas previas HDR + en vivo y vista nocturna. El Pixel 4 de Google realiza ajustes de doble exposición y HDR + en tiempo real para que los usuarios puedan ver los resultados de sus imágenes antes de disparar. Esto apunta a un aumento importante en el poder computacional de las imágenes en comparación con el Pixel 3.
Además, estos teléfonos introducen el balance de blancos basado en el aprendizaje en su sistema de cámara, que repara los tonos amarillos a menudo asociados con imágenes con poca luz. Las capturas de exposición múltiple, la detección del cielo y la combinación de imágenes se utilizan para el modo Astro Night Sight, que requiere una gran cantidad de inteligencia de procesamiento y detección de imágenes. Finalmente, la función Caras frecuentes del Pixel 4 identifica y recomienda mejores fotos de las personas que fotografías con frecuencia.
El Pixel 4 también cuenta con un Asistente actualizado, con modelos de idiomas mejorados que ahora pueden ejecutarse de forma nativa en el dispositivo en lugar de en la nube. Las nuevas funciones de voz también incluyen conversaciones continuas, transcripción de audio a través de la aplicación Grabadora y reconocimiento de voz mejorado. Es probable que el núcleo neuronal también desempeñe un papel en la tecnología de desbloqueo facial 3D del teléfono.
Una ola del futuro
Neural Core de Google es la pieza de silicio interno para teléfonos inteligentes más poderosa de la compañía hasta el momento, lo que permite una edición de imágenes en tiempo real más eficiente que antes. Google se enorgullece de sus tecnologías de aprendizaje automático líderes en la industria y los puntos de venta más grandes del Pixel 4 dependen de los frutos de estas inversiones.
Sin embargo, el Pixel 4 no es el único teléfono inteligente con un potente procesador de aprendizaje automático. Todos los teléfonos inteligentes con tecnología Snapdragon 855 ofrecen hardware de aprendizaje automático dedicado. Aunque Google claramente tiene diferentes necesidades y quizás requisitos aún más potentes para sus teléfonos inteligentes. Del mismo modo, el Kirin 990 de Huawei cuenta con dos NPU internas lo suficientemente potentes para efectos de video bokeh en tiempo real y más.
El hardware de aprendizaje automático se está convirtiendo rápidamente en una piedra angular de las capacidades de imagen, video e inteligencia artificial de teléfonos inteligentes. Google, con su Pixel 4 y Neural Core, se ubica justo en la parte superior del paquete.
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