• Noua solutie mobile ray tracing le va permite dezvoltatorilor sa-si accelereze aplicarea efectelor optice pe dispozitivele mobile.
• Alaturi de Qualcomm si Google, OPPO a adus pentru prima data tehnologia Google Cloud Vertex AI NAS pe smartphone-uri, imbunatatind eficient eficienta energetica in procesarea AI.
OPPO prezinta colaborarea cu Qualcomm Technologies, Inc. in grafica ray tracing pentru dispozitive mobile, prin care utilizatorii beneficiaza de un hardware complet optimizat, pe platforma mobila emblematica Snapdragon® 8 Gen 2, atunci cand aceasta va fi lansata.
OPPO a demonstrat, de asemenea, progresele realizate in colaborarea sa cu Qualcomm Technologies si Google pentru a implementa Google Vertex AI Neural Architecture Search (Google NAS) pentru prima data pe un smartphone. Noua solutie va creste eficienta energetica si va reduce latenta procesarii AI pe dispozitivele mobile.
OPPO a anuntat, de asemenea, ca va folosi cea mai recenta platforma mobila premium Snapdragon 8 Gen 2 in structura urmatoarelor dispozitive Find X, ce ofera un salt in experiente video, jocuri si conectivitate pentru utilizatorii de telefonie mobila.
OPPO a fost primul producator de smartphone-uri care a dezvoltat tehnologia ray tracing pe dispozitive mobile, prin intermediul software-ului. Din 2020, OPPO a construit un ecosistem deschis in jurul tehnologiei care reuneste creatori, dezvoltatori de jocuri si platforme de dezvoltare a motoarelor de jocuri cu PhysRay SDK - prima solutie de urmarire a razelor cu sursa deschisa, pe dispozitivele mobile. Pentru a raspunde mai bine diferitelor nevoi ale dezvoltatorilor, OPPO a continuat sa optimizeze motorul PhysRay pentru o compatibilitate sporita intre diferitele configuratii hardware si software.
Pe langa cooperarea in tehnologia de ray tracing, OPPO a lucrat alaturi de Qualcomm Technologies si Google pentru a imbunatati viitoarele capabilitati AI pe dispozitivele mobile. Prin optimizari ale algoritmilor AI bazati pe caracteristicile specifice ale cipului, implementarea OPPO realizeaza o reducere cu 27% a consumului de energie al algoritmului de detectare a tintei si o reducere cu 40% a latentei de calcul. Impreuna, aceste imbunatatiri vor permite modelelor AI sa fie antrenate cu o mai mare eficienta energetica si usurinta hardware, intr-un interval de timp mai scurt.