Una buena parte de la presentación de Huawei este lunes se enfocó en explicar los beneficios de la Unidad de Procesamientos de Redes Neuronales (NPU) integrado en el Kirin 970, el nuevo procesador incluido en los Huawei Mate 10, Mate 10 Pro y su Porsche Edition.
El Kirin 970 es un chipset de 10 nm que integra un CPU ARM Cortex de ocho núcleos, el procesador gráfico (GPU) Mali G72 de 12 núcleos y la NPU que combina la plataforma móvil de cómputo HiAI, brindando un desempeño 25 veces mejor y 50 veces más eficientes en tareas de Inteligencia Artificial (AI) en comparación de los procesadores con cuatro núcleos Cortex-A73.
Cámaras Inteligentes
Con la ayuda del NPU, las cámara traseras del Huawei Mate 10 pueden identificar lo que estás capturando en la imagen, ajustando valores como el contraste o saturación de forma automática, dependiendo si el objetivo es una persona, flores, comida, etc.
{username} (@HuaweiMobile) October 16, 2017
Esta herramienta permitirá identificar 13 escenas de esta forma, incluyendo un pequeño icono en la parte inferior izquierda de la pantalla para que los usuarios sepan que la imagen que esta a punto de capturar ya ha sido definida en alguna de ellas.
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También hay mejor reconocimiento de los bordes en el Modo Retrato, permitiendo desenfoques profundos más definidos entre el primer plano y el fondo de la imagen.
Traduciendo Offline
Las mejoras basadas en la Inteligencia Artificial permiten que los Mate 10 puedan disponer de Microsoft Translator, impulsado de forma local y acelerado hasta en un 300 por ciento por el NPU, permitiendo que los usuarios puedan traducir texto al fotografiarlo.
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Por ejemplo, al tratar de leer un menú en otro idioma, únicamente necesitamos tomarle una fotografía y las palabras aparecerán en nuestro idioma de forma automática, sin necesidad de estar conectado a Internet.
Optimización
La NPU también ayudará a optimizar el desempeño de los Mate 10 de forma similar a como lo hicieron en los modelos Mate 9 y P10, aprendiendo qué aplicaciones se utilizan con más regularidad para enfocarse en los procesos más importantes para el usuario.
Además, al tener la capacidad de realizar tareas de visión computarizada en tiempo real y reconocimientos de imagen, las unidades de procesamiento central (CPU) y gráfico (GPU) no se verán afectadas de forma significativa por ese tipo de procesos.
Los desarrolladores podrán utilizar Tensorflow o Caffe 2 para crear aplicaciones con funciones programadas para utilizar la NPU, en lugar del CPU o GPU; también pueden utilizar la API de Kirin.