ビジョン・プロセッシング・ユニット
ビジョン・プロセッシング・ユニット（英: VPU、Vision Processing Unit）は（2023年時点では）新興マイクロプロセッサの1分類であり; マシンビジョン・タスクを高速化するように設計された、特定の種類のAIアクセラレータである[1][2]。
概要[編集]
ビジョン・プロセッシング・ユニットはCNN（畳み込みニューラルネットワーク）、SIFT（スケール不変特徴変換）などのマシンビジョン・アルゴリズムの実行に適しているという点で、ビデオ・プロセッシング・ユニット（ビデオのエンコードとデコードに特化したもの）とは異なる。
これらには、（オフチップ・バッファをバイパスして）カメラからデータを取得するための直接インターフェイスが含まれる場合があり、メニーコアDSPなどのスクラッチパッドメモリを備えた多数の並列実行ユニット間のオンチップ・データフローがより重視される。ただし（ビデオ・プロセッシング・ユニットのように）、画像処理のための低精度の固定小数点演算に焦点を当てている場合がある。
GPU類との対比[編集]
これらは（3Dグラフィックス向けに）ラスタライゼーションとテクスチャマッピングに特化したハードウェアを備え、メモリ・アーキテクチャが（ランダム・アクセス・パターンによるテクスチャマップの読み取りとフレームバッファの変更など）オフチップ・メモリ内のビットマップ画像の操作に最適化されているGPUとは異なる。VPUはワットあたりのパフォーマンスに最適化されているが、GPUは主に絶対パフォーマンスに重点を置いている。
ターゲット市場はロボット工学、モノのインターネット（IoT）、仮想現実と拡張現実用の新しいクラスのデジタルカメラ、スマート・カメラ、そしてスマートフォンやその他携帯機器へのマシンビジョン・アクセラレーションの統合などである。
一例[編集]
- インテル系列
- Movidius Myriad X、インテルのMyriad VPUシリーズにおける第3世代VPU[3]。
- Movidius Myriad 2、はw:Google Project Tango[4]、w:Google Clips、そしてDJI製ドローン[5]で使用されている。
- Mobileyeのw:Mobileye EyeQ
- Pixel Visual Core (PVC)、はモバイルデバイス向けの完全にプログラム可能な画像、ビジョン、そしてAIプロセッサである
- Microsoft HoloLensには、（CPUおよびGPUを補完する）ホログラフィック・プロセッシング・ユニットと呼ばれるアクセラレータが含まれており、これはカメラ入力解釈時に拡張現実アプリケーションの環境追跡とビジョンを高速化することを主眼としている[6]。
- w:Eyeriss、畳み込みニューラルネットワークの実行を目的としたMITのデザイン案[7]。
- w:NeuFlow、は畳み込みを高速化するためにデータフロー・アーキテクチャを利用するw:Yann LeCunによる（FPGAで実装された）デザイン案。
- Programmable Vision Accelerator (PVA)、はNvidiaによりデザインされたw:7-way VLIW Vision Processor。
より大分類なカテゴリ[編集]
一部のプロセッサーはVPUとして説明されてないが、マシンビジョン・タスクに同様に適用できる。これらは、（VPUも属する可能性がある）AIアクセラレータのより広範なカテゴリを形成する可能性があるが、しかしながら2016年現在、名前についてはコンセンサスがない:
- IBMのTrueNorthニューロモルフィックプロセッサはビデオ/オーディオを含む、似たようなセンサー・データのパターン認識と、インテリジェンス・タスクを主眼としていた。
- クアルコム Zeroth ニューラル・プロセッシング・ユニット、はAI指向チップ/センサーの新興クラスにおける、もう1人の参加者[8]。
- インテルのMeteor Lakeプロセッサの全モデルはコンピュータ・ビジョンとディープ・ラーニングの推論を高速化するためのw:Versatile Processor Unit（VPU）が内蔵されている[9]。
関連項目[編集]
- Adapteva Epiphany、は同様にオンチップ・データフローに重点を置いたメニーコア・プロセッサであり、32ビット浮動小数点のパフォーマンスに焦点を当てていた
- CELL、は（ビデオに適したSIMD命令とデータ型、およびスクラッチパッドメモリ間のオンチップDMAを持つ）ビジョン・プロセッシング・ユニットとほぼ一致した機能を備えたマルチコア・プロセッサ
- コプロセッサ
- Graphics processing unit、もまたビジョン・アルゴリズムを実行するためにもよく使われる。 NVidiaのPascalアーキテクチャにはFP16サポートが含まれており、AIワークロードの精度とコストのトレードオフを向上させる。
- w:MPSoC
- OpenCL
- w:OpenVX
- w:Physics processing unit、高スループット・アクセラレータでCPUとGPUを補完するという過去の試み
- テンソル・プロセッシング・ユニット、GoogleがAI計算を高速化するために社内で使用するチップ
脚注[編集]
- ^ Seth Colaner (2016年1月3日). “A third type of processor for AR/VR: Movidius' Myriad 2 VPU”. Tom's Hardware. Template:Cite webの呼び出しエラー：引数 accessdate は必須です。
- ^ Prasid Banerje (2016年3月28日). “The rise of VPUs: Giving Eyes to Machines”. Digit.in. Template:Cite webの呼び出しエラー：引数 accessdate は必須です。
- ^ “Intel® Movidius™ Vision Processing Units (VPUs)”. Intel. Template:Cite webの呼び出しエラー：引数 accessdate は必須です。
- ^ “Dublin tech firm Movidius to power Google's new virtual reality headset”. Independent.ie. 2016年3月15日閲覧。
- ^ “DJI Brings Two New Flagship Drones to Lineup Featuring Myriad 2 VPUs - Machine Vision Technology - Movidius”. www.movidius.com. Template:Cite webの呼び出しエラー：引数 accessdate は必須です。
- ^ Fred O'Connor (2015年5月1日). “Microsoft dives deeper into HoloLens details: 'Holographic processor' role revealed”. PCWorld. Template:Cite webの呼び出しエラー：引数 accessdate は必須です。
- ^ Chen, Yu-Hsin (2016年). “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. Template:Cite webの呼び出しエラー：引数 accessdate は必須です。
- ^ “Introducing Qualcomm Zeroth Processors: Brain-Inspired Computing”. Qualcomm (2013年10月10日). Template:Cite webの呼び出しエラー：引数 accessdate は必須です。
- ^ “Intel to Bring a 'VPU' Processor Unit to 14th Gen Meteor Lake Chips”. PCMAG. Template:Cite webの呼び出しエラー：引数 accessdate は必須です。