Ի՞նչ են AR/VR-ի համար մոդելների ուսուցման և տեղադրման առանձնահատկությունները։

AR/VR համար մոդելների ուսուցում և տեղադրում ունեն մի շարք առանձնահատկություններ, որոնք կապված են կատարողականության, ուշացման և սարքերի սահմանափակումների հետ:

• Նվազագույն ուշացում (latency): AR/VR-ում կարևոր է նվազեցնել մոդելի պատասխանների ուշացումը, որպեսզի ապահովվի հոսող և ռեալիստական փորձ։ Սա պահանջում է մոդելների օպտիմալացում և արագ հաշվարկային հարթակների օգտագործում։

• Edge սարքերի համար օպտիմալացում: Հաճախ մոդելները աշխատում են մոբայլ կամ ինտեգրված սարքերում, որոնք ունեն սահմանափակ ռեսուրսներ (CPU, GPU, հիշողություն): Այդ պատճառով մոդելները պետք է լինեն կոմպակտ, սեղմված (օրինակ, քվանտավորման, pruning-ի միջոցով):

• Աստիճանային ժամանակ և հոսքային տվյալներ: Մոդելները պետք է արդյունավետ կերպով մշակեն տեսախցիկներից և սենսորներից հոսող տվյալները, ինչը պահանջում է արագության և էներգաարդյունավետության օպտիմալացում:

• Մասնագիտացված ճարտարապետություններ: Օգտագործվում են մոդելներ, որոնք օպտիմալացված են համակարգչային տեսլականի, ժեստերի ճանաչման, դիրքորոշման և այլ խնդիրների համար:

• Պլատֆորմի վրա տեղադրում: Պլատֆորմից (օրինակ, Oculus, HoloLens, մոբայլ սարքեր) կախված՝ օգտագործվում են տարբեր SDK-ներ և գործիքներ մոդելների ինտեգրացիայի համար:

Օրինակ՝ AR հավելվածում օբյեկտների ճանաչման համար կարելի է օգտագործել թեթև CNN, որը քվանտավորված է և աշխատում է մոբայլ GPU-ով՝ ապահովելով արագ պատասխաններ և ցածր էներգիայի սպառում։