비전 처리 장치

Vision processing unit

비전 처리 장치(VPU)는(2018년 기준) 마이크로프로세서의 새로운 등급으로, 기계 비전 [1][2]작업을 가속하도록 설계된 AI 가속기의 특정 유형입니다.

개요

비전 처리 장치는 CNN(컨볼루션 뉴럴 네트워크), SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)와 같은 기계 비전 알고리즘을 실행하기에 적합하다는 점에서 비디오 처리 장치(비디오 인코딩 및 디코딩에 특화된 장치)와 구별된다.

이러한 인터페이스에는 카메라에서 데이터를 가져오는 직접 인터페이스가 포함될 수 있으며(오프칩 버퍼를 통과하지 않음), 멀티코어 DSP와 같이 스크래치패드 메모리를 갖춘 많은 병렬 실행 장치 간의 온칩 데이터 흐름에 더 중점을 둘 수 있습니다.다만, 비디오 처리 장치와 같이, 화상 처리를 위한 저정밀 고정 소수점 산술에 초점을 맞출 수 있습니다.

GPU와의 대비

래스터라이제이션 및 텍스처 매핑(3D 그래픽용) 전용 하드웨어를 탑재한 GPU와는 다릅니다.또한 메모리 아키텍처는 오프칩 메모리에서 비트맵 이미지를 조작하도록 최적화되어 있습니다(질감을 읽고 프레임 버퍼를 랜덤 액세스 패턴으로 변경합니다).VPU는 와트당 퍼포먼스에 최적화되어 있으며 GPU는 주로 절대적인 퍼포먼스에 중점을 두고 있습니다.

타깃 시장은 로봇, 사물 인터넷, 가상현실 및 증강현실용 새로운 종류의 디지털 카메라, 스마트 카메라, 스마트폰 및 기타 모바일 기기에 기계 비전 가속 기능을 통합한 시장입니다.

예

유사한 프로세서

일부 프로세서는 VPU로 설명되지 않지만 기계 비전 태스크에 동일하게 적용됩니다.이들은 보다 광범위한 범주의 AI 가속기(VPU도 이에 속할 수 있음)를 형성할 수 있지만, 2016년 현재 명칭에 대한 합의는 없다.

  • IBM TrueNorth는 비디오/오디오를 포함한 유사한 센서 데이터 패턴 인식 및 인텔리전스 작업을 목적으로 하는 신경형 프로세서입니다.
  • Qualcomm Zeroth Neural Processing Unit(Qualcomm Zeroth Neural 프로세싱 유닛)은 센서/AI 지향 [7]칩의 신흥 클래스 중 하나입니다.

「 」를 참조해 주세요.

  • Adapteva Epiphany는 온칩 데이터 흐름에 중점을 둔 Manycore 프로세서로서 32비트 부동소수점 성능에 중점을 두고 있습니다.
  • CELL은 비전 프로세싱 유닛(비디오에 적합한 SIMD 명령 및 데이터 타입, 스크래치패드 메모리 간의 온칩 DMA)과 상당히 일치하는 기능을 가진 멀티코어 프로세서입니다.
  • 코프로세서
  • 그래픽 처리 장치. 비전 알고리즘을 실행하는 데 일반적으로 사용됩니다.NVidia의 Pascal 아키텍처에는 FP16 지원이 포함되어 있어 AI 워크로드에 대한 정밀도/비용의 균형을 더 잘 맞출 수 있습니다.
  • MPSoc
  • OpenCL
  • 오픈 VX
  • 물리 처리 장치. CPU와 GPU를 높은 스루풋액셀러레이터로 보완하려고 했던 과거 시도입니다.
  • 텐서 프로세싱 유닛은 구글이 AI 계산을 가속화하기 위해 내부적으로 사용하는 칩입니다.

레퍼런스

  1. ^ Seth Colaner; Matthew Humrick (January 3, 2016). "A third type of processor for AR/VR: Movidius' Myriad 2 VPU". Tom's Hardware.
  2. ^ Prasid Banerje (March 28, 2016). "The rise of VPUs: Giving Eyes to Machines". Digit.in.
  3. ^ Weckler, Adrian. "Dublin tech firm Movidius to power Google's new virtual reality headset". Independent.ie. Retrieved 15 March 2016.
  4. ^ "DJI Brings Two New Flagship Drones to Lineup Featuring Myriad 2 VPUs - Machine Vision Technology - Movidius". www.movidius.com.
  5. ^ Fred O'Connor (May 1, 2015). "Microsoft dives deeper into HoloLens details: 'Holographic processor' role revealed". PCWorld.
  6. ^ Chen, Yu-Hsin; Krishna, Tushar; Emer, Joel & Sze, Vivienne (2016). "Eyeriss: An Energy-Efficient Reconfigurable Accelerator for Deep Convolutional Neural Networks". IEEE International Solid-State Circuits Conference, ISSCC 2016, Digest of Technical Papers. pp. 262–263.
  7. ^ "Introducing Qualcomm Zeroth Processors: Brain-Inspired Computing". Qualcomm. October 10, 2013.

외부 링크