Une unité de traitement de la vision (VPU) est un processeur d’intelligence artificielle (IA) conçu spécifiquement pour les applications visuelles. Il s’agit d’un circuit intégré qui combine un processeur d’image et un processeur d’IA, ce qui lui permet de traiter à la fois des opérations visuelles et d’IA. Cela le rend plus efficace et plus puissant que les processeurs traditionnels, car il peut traiter des tâches plus complexes plus rapidement.
Les VPU sont plus puissants que les processeurs traditionnels car ils peuvent traiter des tâches plus complexes plus rapidement. Ils sont donc idéaux pour des applications telles que la reconnaissance d’images, la détection d’objets et la reconnaissance faciale. Ils sont également plus économes en énergie que les processeurs traditionnels, car ils peuvent traiter des tâches en consommant moins d’énergie.
Les VPU sont utilisés dans un large éventail d’applications, notamment la conduite autonome, la surveillance, la robotique, la réalité augmentée et la vision par ordinateur. Ils peuvent être utilisés pour traiter les données provenant de caméras et de capteurs, permettant aux machines de comprendre l’environnement et de prendre des mesures en fonction des données qu’elles reçoivent.
Il existe différents types de VPU, notamment les VPU à faible puissance, les VPU à haute performance et les VPU embarqués. Les VPU à faible puissance sont conçus pour des applications telles que la surveillance et la conduite autonome, tandis que les VPU à haute performance sont conçus pour des tâches plus complexes telles que la reconnaissance d’images et la reconnaissance faciale. Les VPU embarqués sont conçus pour être intégrés dans des systèmes plus importants, tels que les robots et les vêtements.
Les VPU offrent un certain nombre d’avantages par rapport aux processeurs traditionnels, notamment des vitesses de traitement plus rapides, une consommation d’énergie plus efficace et la possibilité de traiter des tâches plus complexes. Ils sont également plus rentables que les processeurs traditionnels, car ils peuvent être intégrés dans des systèmes plus importants tels que les robots et les vêtements.
Les VPU présentent quelques inconvénients, comme le fait qu’ils nécessitent du matériel et des logiciels spécialisés, et qu’ils ne sont pas aussi largement disponibles que les processeurs traditionnels. De plus, ils peuvent être plus chers que les processeurs traditionnels, car ils nécessitent des composants plus spécialisés.
Il existe un certain nombre d’entreprises qui développent des VPU, notamment Intel, Qualcomm, NVIDIA et Google. Ces entreprises se spécialisent dans le développement de VPU pour différentes applications, telles que la conduite autonome, la robotique et la vision par ordinateur.
L’avenir des VPU est prometteur, car la demande de VPU devrait augmenter avec l’avancement de l’IA et de la technologie d’apprentissage automatique. Les VPU continueront à être utilisés dans un large éventail d’applications, telles que la conduite autonome, la surveillance, la robotique, la réalité augmentée et la vision par ordinateur.
Les VPU sont de puissants processeurs d’IA, plus efficaces et plus puissants que les processeurs traditionnels. Ils sont utilisés dans un large éventail d’applications, de la conduite autonome à la robotique et à la vision par ordinateur. Ils offrent un certain nombre d’avantages par rapport aux processeurs traditionnels, notamment des vitesses de traitement plus rapides, une consommation d’énergie plus efficace et la possibilité de traiter des tâches plus complexes. Des sociétés telles qu’Intel, Qualcomm, NVIDIA et Google sont spécialisées dans le développement de VPU pour différentes applications. L’avenir des VPU semble prometteur, car la demande devrait augmenter avec l’avancée de l’IA et de la technologie d’apprentissage automatique.
Le VPU supporte une précision de 8 bits par canal.
Oui, l’unité de traitement de vision VPU possède un encodeur matériel. Cet encodeur est utilisé pour compresser le signal vidéo avant qu’il ne soit envoyé à l’unité d’affichage. L’encodeur peut être utilisé pour réduire la bande passante du signal vidéo, ou pour réduire la taille du signal vidéo.
L’Intel Movidius VPU est une unité de traitement de la vision conçue pour être utilisée dans des applications d’intelligence artificielle. Le VPU est capable d’exécuter des réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) afin de réaliser des tâches visuelles telles que la reconnaissance et la classification d’objets. Le VPU est également capable d’exécuter des algorithmes traditionnels d’apprentissage automatique.
Les GPU sont des processeurs à usage général conçus pour gérer une variété de charges de travail, notamment le traitement graphique. Ils ont généralement une puissance de traitement supérieure à celle des CPU et peuvent offrir des avantages significatifs en termes de performances pour certains types d’applications.
Les VPU sont des processeurs spécialisés, conçus spécifiquement pour traiter des charges de travail vidéo. Ils ont généralement plus de matériel de traitement vidéo dédié que les GPU et peuvent offrir de meilleures performances pour certains types d’applications vidéo.
Le traitement vidéo est un type de traitement du signal effectué sur des signaux vidéo pour en extraire le sens ou les convertir sous une autre forme. Cela peut se faire de plusieurs façons, par exemple en extrayant des informations spécifiques du signal vidéo, ou en convertissant le signal vidéo sous une autre forme, comme une image fixe.