Aké sú vlastnosti tréningu a nasadzovania modelov pre AR/VR?

Tréning a nasadenie modelov pre AR/VR majú rad rôznych špecifík, ktoré súvisia s požiadavkami na výkon, oneskorenie a obmedzenia zariadení:

• Nízke oneskorenie (latency): V AR/VR je kľúčové minimalizovať oneskorenie odpovede modelu, aby sa zabezpečila plynulá a realistická skúsenosť. To si vyžaduje optimalizáciu modelov a použitie rýchlych výpočtových platforiem.

• Optimalizácia pre edge zariadenia: Často sa modely spúšťajú na mobilných alebo zabudovaných zariadeniach s obmedzenými zdrojmi (CPU, GPU, pamäť). Preto musia byť modely kompaktné, stlačené (napríklad pomocou kvantizácie, pruning).

• Reálny čas a streamované dáta: Modely musia efektívne spracovávať streamované dáta z kamier, senzorov, čo vyžaduje optimalizáciu z hľadiska rýchlosti a energetickej účinnosti.

• Špecializované architektúry: Používajú sa modely optimalizované pre úlohy počítačového videnia, rozpoznávania gest, lokalizácie a pod.

• Nasadenie podľa platformy: V závislosti od platformy (napríklad Oculus, HoloLens, mobilné zariadenia) sa používajú rôzne SDK a nástroje na integráciu modelov.

Príklad: pre rozpoznávanie objektov v AR aplikácii možno použiť ľahkú CNN s kvantizáciou, spustenú na mobilnom GPU, aby sa zabezpečili rýchle odpovede a nízka spotreba energie.