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视觉处理单元(Vision Processing Unit,VPU)(截至2023年)是一类新兴的微处理器;它是一种特定类型的人工智能加速器,用于加速机器视觉任务。[1][2]
视觉处理单元与视频处理单元(专门用于视频编解码)不同,前者更适合运行机器视觉算法,如CNN(卷积神经网络)、SIFT(尺度不变特征转换)和类似算法。
它们可能包括从摄像头获取数据的直接接口(途径任意片外缓冲器),强调在拥有许多暂存器的并行计算单元间的片上数据流,如多核DSP。但是像VPU一样,它们可能专注于图像处理中的低精度定点数运算。
VPU与GPU不同,GPU包含用于栅格化和材质贴图(三维计算机图形)的专门硬件,其存储器结构优化为在片外内存中操作位图图像(采用随机访问模式读取纹理、修改帧缓冲器)。VPU针对每瓦特的性能进行了优化,而GPU主要关注绝对性能。
VPU的目标市场是机器人学、物联网、用于虚拟现实和增强现实的新型数码相机、智能相机和集成了机器视觉加速器的智能手机及其他移动设备。
有些处理器虽然没有被划为VPU,但同样可以处理机器视觉任务。它们可能形成一种更广泛的人工智能加速器(VPU可能也属于此种器件),然而截至2016年,这种分类的名称尚未达成共识: