Google tiene un plan para mejorar el modo retrato de Meet: usar la GPU de tu PC.

google tiene un plan para mejorar el modo retrato de meet: usar la gpu de tu pc.

Si te reunes frecuentemente en Google Meet, app que vuelve a sus lĂ­mites pre-pandemia, seguramente conozcas los distintos efectos que permite. Entre ellos, *usar modo retrato en tiempo real* o aislarte en un fondo artificial, como si estuvieras sobre un croma. Google sabe sacarle partido a su IA para lograr este tipo de funciones, pero *no solo de software va la cosa*.


Con la Ășltima versiĂłn de Google Meet, *Google quiere exprimir mĂĄs la potencia de la GPU* para mejorar el resultado. Esto se logra combinando la propia inteligencia artificial de Google con WebGL, *un estĂĄndar que permite al navegador renderizar grĂĄficos*.


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Tu GPU , al servicio de Google Meet


Google quiere mayor calidad en la segmentaciĂłn de imagen en Meet, y para ello se vale de la GPU de los PCs. Con la Ășltima actualizaciĂłn de Meet, *hay cambios relevantes en el modelo*. A partir de ahora, se implementa un nuevo modelo de segmentaciĂłn basado en imĂĄgenes de entrada de alta resoluciĂłn (HD), en lugar de imĂĄgenes de baja resoluciĂłn como se empleaba anteriormente.Para no consumir excesivos recursos, se usan los nĂșcleos de bajo rendimiento de la GPU


Para no consumir excesivos recursos de tu PC, Meet utilizarĂĄ *los nĂșcleos de rendimiento bajo*, ideales para procesar modelos convolucionales de alta resoluciĂłn. Hasta ahora, se estaba usando la CPU del PC en combinaciĂłn con los modelos de inteligencia artificial de Google en tiempo real, pero este elemento estaba mĂĄs limitado para los cĂĄlculos de segmentaciĂłn de grĂĄficos en HD.


SegĂșn explica Google, no es tan sencillo hacer que la GPU aproveche su rendimiento para mejorar la segmentaciĂłn de imagen. Comenta que, actualmente, la GPU solo puede alcanzar un 25% del rendimiento bruto que es capaz de obtener OpenGL. Esto se debe a que WebGL (el estĂĄndar que permite a las web renderizar con tu GPU), *se diseñó para la representaciĂłn bruta de imĂĄgenes*, no para las grandes cargas de trabajo que genera un modelo de aprendizaje automĂĄtico.


La clave para superar esta limitaciĂłn recibe el nombre de MRT (Multiple Render Tags), una funciĂłn de las actuales GPU que permite *reducir el ancho de banda que necesita la red neuronal de Google*, para asĂ­ procesar (segĂșn promete Google) con hasta un 90% de la potencia nativa de OpenGL.


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