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為了降低對傳統芯片廠(chǎng)商的依賴(lài)，降低成本，實(shí)現產(chǎn)品需求專(zhuān)用性等原因，科技巨頭一直在大力研發(fā)自己的芯片產(chǎn)品，如蘋(píng)果，華為，亞馬遜，谷歌和Facebook。

Facebook的入局最初見(jiàn)于2018年。當時(shí)彭博社報道稱(chēng)這家公司已經(jīng)組建了相關(guān)的研發(fā)團隊。另外，當時(shí)有消息稱(chēng)，Facebook希望將所述芯片首先用于自家的智能音箱Portal，然后再擴展至其他的產(chǎn)品應用。

自那之后，Facebook一直有提交與芯片相關(guān)的專(zhuān)利申請。日前，美國專(zhuān)利商標局又公布了一份名為“Graphics Processing Chip With Machine-Learning Based Shader(包含基于機器學(xué)習的著(zhù)色器的GPU)”的專(zhuān)利申請。其中，Facebook提到這項技術(shù)的應用包括虛擬現實(shí)和增強現實(shí)。

專(zhuān)利文件指出，盡管當下的GPU設計已經(jīng)為繪制圖形提供了巨大的處理能力，但它們的性能依然是圖形應用的瓶頸。所以，Facebook希望通過(guò)機器學(xué)習方法來(lái)進(jìn)一步提升GPU顯卡的性能。

名為“Graphics Processing Chip With Machine-Learning Based Shader(包含基于機器學(xué)習的著(zhù)色器的GPU)”的專(zhuān)利申請主要描述了用于渲染計算機圖形的顯卡。所述顯卡可以包括控制器，所述控制器配置成根據圖形渲染管道來(lái)管理顯卡的操作。所述操作可以包括幾何處理操作、光柵化操作和著(zhù)色操作。

所述顯卡同時(shí)可以包括可編程存儲器部件，所述可編程存儲器部件用于存儲配置成執行至少一部分著(zhù)色操作的機器學(xué)習模型。顯卡同時(shí)可以包括多個(gè)處理單元，所述處理單元配置成根據機器學(xué)習模型選擇性地用于執行著(zhù)色操作。顯卡同時(shí)可以包括至少一個(gè)輸出存儲器，所述輸出存儲器配置成存儲使用所述著(zhù)色操作生成的圖像數據。

Facebook詳細描述了所述的機器學(xué)習模型。文件寫(xiě)道：機器學(xué)習模型可以配置成根據視圖數據、照明數據、顏色數據和材質(zhì)屬性數據生成輸出;并且存儲在輸出存儲器中的圖像數據可以使用機器學(xué)習模型的輸出進(jìn)行生成。

機器學(xué)習模型的輸出可以包括強度數據;并且可以根據顏色數據和強度數據生成圖像數據。其中，機器學(xué)習模型可配置為根據第二強度數據生成輸出。可根據照明模型生成第二強度數據。第二機器學(xué)習模型的第二輸出可以包括照明模型用于生成第二強度數據的鏡面反射數據。

所述至少一個(gè)可編程存儲器部件可配置成存儲第二機器學(xué)習模型，所述第二機器學(xué)習模型配置成根據以下一個(gè)或多個(gè)數據產(chǎn)生第二輸出：視圖數據、照明數據、顏色數據和材質(zhì)屬性數據。所述第二強度數據可以使用所述第二輸出，視圖數據和照明數據生成。

機器學(xué)習模型和第二機器學(xué)習模型可以使用多個(gè)訓練樣本進(jìn)行端到端的訓練。機器學(xué)習模型可以使用多個(gè)訓練樣本進(jìn)行訓練。多個(gè)訓練樣本中的每一個(gè)可以與和表面相關(guān)聯(lián)的材質(zhì)屬性數據和與目標顏色數據相關(guān)聯(lián)。目標顏色數據可以與具有后處理效果的目標圖像相關(guān)聯(lián)。

另外，機器學(xué)習模型可以包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。

相關(guān)專(zhuān)利：Facebook Patent | Graphics Processing Chip With Machine-Learning Based Shader

概而言之，Facebook希望通過(guò)接受端到端訓練的機器學(xué)習模型來(lái)進(jìn)一步提升顯卡的性能，從而減少功耗和渲染時(shí)間。

名為“Graphics Processing Chip With Machine-Learning Based Shader(包含基于機器學(xué)習的著(zhù)色器的GPU)”的專(zhuān)利申請最初在2019年2月提交，并在日前由美國專(zhuān)利商標局公布。