硬件指南 » 教程 » VPU：这个与 AI 相关的处理单元是什么？它与 GPU 有何区别？
CPU、GPU、NPU、PPU等不同处理单元越来越多，现在还出现了 VPU的概念如果您仍然不确定这个单元是什么，我们将在这里解释一切，并向您展示它与 GPU 之间的差异和相似之处。
VPU 是什么？
一 VPU（视觉处理单元），也称为计算机视觉处理单元，代表一种旨在加速机器学习过程和推动人工智能领域发展的芯片，特别是在视觉感知和图像分析方面。
本质上，该 VPU 充当 AI 助推器，能够执行多种任务，包括 图像处理VPU 是专为机器学习设计的芯片组的一部分，就像 GPU（图形处理单元）一样，尽管它们之间存在区别，我们稍后将更详细地探讨，因为尽管它们的应用有相似之处，但它们并不相同。
VPU 的应用领域 卷积神经网络就像某些 GPU 一样，尽管它们的侧重点更明确。此外，在选择 VPU 时，必须考虑多种因素，因为这些设备的容量和性能可能有所不同。例如，某些 VPU 能够处理高达 4K 的原始分辨率图像，并支持最多八个直接连接的传感器。值得记住的是，支持的传感器数量越多、分辨率越高，VPU 的质量和精度也就越高。
一些 VPU示例 可以在商业上找到的有：
英特尔 Movidius Myriad，用于 Google Clips、Google Project Tango、DJI 无人机等。
Google Pixel 移动设备中使用的 Google Pixel Visual Core (PVC)。
集成到 HoloLens 中的 Microsoft VPU。
Yann LeCun NeuFlow 是一种在 FPGA 中实现的 VPU，其架构数据流架构.
NVIDIA PVA（可编程视觉加速器），一款采用VLIW架构的视觉处理器。
其他如MIT Eyeriss、IBM TrueNorth、Qualcomm Zeroth Neural等。
什么是卷积神经网络？
卷积神经网络（CNN），或 卷积神经网络（CNN） 用英语来说，它们是一种特殊类型的人工神经网络架构，专门用于处理和分析网格结构数据，例如图像和偶尔的序列数据。
PCIe 8.0 达到 256 GT/s，x1 速度目标为 16 TB/s这些网络 受到生物视觉系统功能的启发，其中神经元在本地处理信息，然后将这些响应结合起来以感知更复杂的模式。这是通过采用卷积层来实现的，该卷积层将滤波器应用于输入数据的小区域，例如图像中的像素。每个滤波器检测图像不同部分中的特定特征，例如边缘、纹理或形状。随着网络的深入，先前的卷积层将信息馈送到后续的卷积层，从而能够检测更抽象和复杂的模式。
卷积神经网络已经成为 计算机视觉神经网络因其能够捕捉层次化特征并学习输入数据的有效表示，在图像分类、目标检测、面部识别和图像分割等应用领域备受青睐。这些网络在解决其他领域的问题方面也已被证明是有效的，例如自然语言处理和计算生物学。其自动提取特征的能力及其层次化结构使其在深度学习和人工智能领域极具价值。
VPU 如何工作？
为了确保 VPU 的正确运行，必须采用由以下部件组成的系统： 编码器和解码器并与开源OpenVINO工具包等解决方案结合。
另一方面，也必须通过 应用程序编程接口（API） 例如 OpenCV 或其他现有库。这将允许使用 TensorFlow 或 Caffe 等平台调用预先训练的模型。
就硬件方面而言，VPU 专注于 通过计算单元精确加速这些任务 专门设计用作神经引擎。这些单元特别适用于优化与计算机视觉及相关任务相关的计算执行。
优缺点
和---关联 优点 与使用 VPU 相关，必须强调以下积极点：
优化性能： 这些单元专为计算机视觉任务而设计，能够高效快速地处理图像并执行视觉算法。其专用架构经过精心优化，可加速图像和视频处理。
能源效率：VPU 以其卓越的能效脱颖而出，使其成为资源受限设备（例如移动设备或嵌入式系统）的理想之选。其设计旨在执行密集计算，同时保持相对较低的功耗。
视觉任务中卓越的准确性：使用专门为计算机视觉设计的算法和属性，这些装置在图像和视频中的对象的检测、分类和识别方面实现了卓越的准确性。
可扩展性：在某些情况下，这些单元以卡的形式提供，而在其他情况下，它们可能采用通过 USB 连接的外部驱动器的形式。这种多功能性使其易于扩展，因为当需要更大的处理能力时，可以添加更多 VPU。
汤姆森效应：它是什么，它是如何工作的，以及这种物理现象的用途是什么然而，也需要考虑一些 缺点，例如：
通用任务的限制VPU 专为特定的计算机视觉任务而设计，这限制了它们处理一般的、与视觉无关的任务的能力。这意味着它们缺乏与 GPU 同等程度的多功能性。
软件和支持依赖性这些驱动器需要专门的软件和库才能充分发挥其潜力。反过来，这需要结构良好的开发环境和制造商的持续支持，以确保正确集成和最佳性能。
VPU 与 GPU：主要区别和相似之处
如前所述，VPU 和 GPU 之间显然存在相似之处，但必须理解它们是不同的实体。让我们来详细了解一下它们。 差异 最值得注意的是：
GPU 旨在最大限度地提高光栅化和纹理映射的效率。因此，其架构配置与 VPU 不同。这也反映在 VRAM 上，VRAM 经过优化，能够出色地完成此类任务。然而，需要注意的是，GPU 也可以用于更通用的任务。
VPU 旨在优化加速计算机视觉或机器视觉流程的性能。虽然它们与 GPU 可能存在相似之处，但并非完全相同。此外，VPU 通常旨在提高单位能耗的效率，从而展现出极高的效率。
一般来说，GPU 往往表现出卓越的性能，而 VPU 则往往更加专业化，针对特定的任务。
从应用范围来看，GPU 在游戏、高性能计算 (HPC)、通用 GPU 计算 (GPGPU) 和 AI 加速等领域最为普遍，而 VPU 则专注于机器人、物联网 (IoT)、工业、虚拟和增强现实、智能相机、自动驾驶汽车和其他集成视觉系统的设备等市场。
顺便说一句，VPU 不应与 NPU 混淆，后者是一个处理单元，也负责加速 AI 工作负载，但并非专门用于计算机视觉。
也就是说，VPU 代表一类人工神经网络加速器，位于 GPU、DSP（数字信号处理器）、CPU（中央处理单元）等之间。
直流电和交流电：区别和哪个更好VPU 的用途
关于 潜在应用 以及 VPU 的用途，有必要强调以下可能性：
为机器人提供计算机视觉能力。
装备依赖视觉传感器和识别能力的自动驾驶汽车。
将人工视觉功能融入各种类型的设备，例如移动设备。
满足物联网 (IoT) 环境中计算机视觉的需求。
为虚拟现实、增强现实和混合现实领域做出贡献。
应用于工业领域，在生产、检验和质量控制过程中采用人工视觉的机械系统。
在智能摄像机和其他自动化、智能化安全系统中实施。
在任何需要物体识别或视觉感知技能的设备上进行使用。
其他。
本质上， VPU 用途极其广泛 并且可以涵盖需要视觉和识别技能的广泛环境。