Unit pemroses penglihatan

Unit pemroses visi/penglihatan (/VPU) adalah suatu kelas mikroprosesor yang muncul; ini adalah jenis akselerator kecerdasan buatan khusus, yang dirancang untuk mempercepat tugas penglihatan alat berat (per 2018).

Ringkasan 
Unit pemrosesan visi berbeda dari unit pemrosesan grafis (yang dikhususkan untuk pengodean dan dekode video) dalam kesesuaiannya untuk menjalankan algoritma penglihatan mesin seperti CNN (convolutional neural network), SIFT (scale-invariant feature transform) dan sejenisnya.

Mereka mungkin termasuk antarmuka langsung untuk mengambil data dari kamera (melewati buffer off chip), dan memiliki penekanan lebih besar pada aliran data on-chip antara banyak unit komputasi paralel dengan memori scratchpad, seperti DSP banyak inti. Namun, seperti unit pemrosesan video, mereka mungkin memiliki fokus pada aritmatika titik tetap presisi rendah untuk pemrosesan gambar.

Kontras dengan GPU 
Unit pemrosesan visi berbeda dari GPU, yang berisi perangkat keras khusus untuk rasterisasi dan pemetaan tekstur (untuk grafik 3D), dan yang arsitektur memorinya dioptimalkan untuk memanipulasi gambar bitmap dalam memori off-chip (membaca tekstur, dan memodifikasi buffer bingkai, dengan pola akses acak). VPU dioptimalkan untuk kinerja per watt, sementara GPU terutama berfokus pada kinerja absolut.

Target pasarnya adalah robotika, internet untuk segala, kelas baru kamera digital untuk realitas virtual dan realitas berimbuh, kamera pintar, dan mengintegrasikan akselerasi penglihatan mesin ke dalam ponsel cerdas dan perangkat seluler lainnya.

Contoh 

 Movidius Myriad X, yang merupakan unit pemrosesan visi generasi ketiga di lini Myriad VPU dari Intel Corporation .
 Movidius Myriad 2, yang digunakan di Google Project Tango, Google Clips dan DJI Drone 
 Pixel Visual Core (PVC), yang merupakan prosesor Gambar, Visi, dan AI yang sepenuhnya dapat diprogram untuk perangkat seluler
 Microsoft HoloLens, yang mencakup akselerator yang disebut sebagai Unit Pemrosesan Holografik (pelengkap untuk CPU dan GPU-nya), yang ditujukan untuk menafsirkan input kamera, untuk mempercepat pelacakan & visi lingkungan untuk aplikasi augmented reality.
 Eyeriss, desain dari MIT yang ditujukan untuk menjalankan jaringan saraf konvolusi.
 NeuFlow, desain oleh Yann LeCun (diimplementasikan dalam FPGA) untuk mempercepat konvolusi, menggunakan arsitektur aliran data.
 Mobileye EyeQ, oleh Mobileye
 Programmable Vision Accelerator (PVA), Prosesor Visi VLIW 7-arah yang dirancang oleh Nvidia.

Prosesor serupa 
Beberapa prosesor tidak dideskripsikan sebagai VPU, tetapi sama-sama dapat diterapkan untuk tugas visi mesin. Ini mungkin membentuk kategori akselerator AI yang lebih luas (yang mungkin juga dimiliki oleh VPU), namun pada tahun 2016 tidak ada konsensus mengenai nama:

 IBM TrueNorth, prosesor neuromorfik yang ditujukan untuk pengenalan pola data sensor dan tugas intelijen yang serupa, termasuk video/audio.
 Unit pemrosesan Qualcomm Zeroth Neural, entri lain di kelas chip berorientasi sensor/AI yang sedang berkembang.

Lihat pula 

 CELL, prosesor multicore dengan fitur yang cukup konsisten dengan unit pemrosesan penglihatan (instruksi SIMD & tipe data yang cocok untuk video, dan DMA on-chip antara memori scratchpad).
 Koprosesor
 Unit pemrosesan grafis, juga biasa digunakan untuk menjalankan algoritma visi. Arsitektur Pascal NVidia mencakup dukungan FP16, untuk memberikan tradeoff presisi/biaya yang lebih baik untuk beban kerja AI.

Referensi 

Akselerator kecerdasan buatan
Penglihatan mesin
Mikroprosesor