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Una unidad de procesamiento de visión (VPU) es (desde 2018) una clase emergente de microprocesador; es un tipo concreto de Acelerador de IA, diseñado para acelerar tareas de machine vision.[1][2]
Visión general
Las unidades de procesamiento de visión son distintas que las unidades de procesamiento gráfico (las cuales están especializadas para codificar y descodificar vídeo) en su conveniencia para correr algoritmos de visión de la máquina como RNC (Redes neuronales convolucionales), SIFT (Scale-invariant feauture transform) y similar.
Pueden incluir interfaces directas para tomar información de cámaras (sobrepasando cualquier memoria principal), y tener un énfasis más grande encima encima-chip dataflow entre muchos unidades de ejecución paralela con scratchpad memoria, como un manycore DSP. Pero, como las unidades de procesamiento gráfico, pueden tener una concentración en baja precisión de coma fija para procesamiento de imagen.
Contraste con GPUs
Son distintas que las GPUs, las cuales contienen hardware especializado para rasterización y mapeado de texturas (para gráficos 3D), y cuya arquitectura de memoria está optimizada para manipular imágenes de mapas de bits en la memoria principal (leyendo texturas y modificando framebuffers con patrones de acceso aleatorio).
Los objetivos del mercado son robótica, Internet de las cosas, nuevos tipos de cámaras digitales para realidad virtual y realidad aumentada, cámaras inteligentes e integrar aceleración de visión a smartphones y otros dispositivos móviles.
Ejemplos
- Movidius Myriad X, la cual es la tercera generación de unidad de procesamiento de visión en la línea de VPUs de Myriad de Intel.
- Movidius Myriad 2, la cual se encuentra en uso en el Proyecto Tango de Google[3], Google Clips y DJI Drones[4]
- Pixel Visual Core (PVC), el cual es un procesador para dispositivos móviles completamente programable de imágenes, visión y IA.
- Microsoft HoloLens, el cual incluye un acelerador llamado Holographic Processing Unit (complementario a su CPU y GPU), con el objetivo de interpretar entradas de cámara, para acelerar el seguimiento y la visión en el entorno para aplicaciones de realidad aumentada.[5]
- Eyeriss, un diseño del MIT hecho para ejecutar redes neuronales convolucionales.[6]
- Inuitive, una compañía de Israel que se ha centrado en el diseño de VPUs, el nombre de su producto es NU series.
- NeuFlow, un diseño por Yann LeCun (implementado en FPGA) para acelerar convoluciones, utilizando una arquitectura de procesamiento de datos.
- Mobileye EyeQ, por Mobileye
- Acelerador de Visión programable (PVA), un 7-way VLIW Vision Processor diseñado por Nvidia.
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