在快節奏的技術世界中，我們的設備變得越來越智能，它們“看到”和“理解”周圍世界的能力變得越來越重要。
專為一般計算任務而設計的 CPU 不足以單獨執行機器視覺和深度學習應用的高要求工作負載。
GPU（圖形）、VPU（視覺處理）和 TPU（機器學習）等專用架構能夠同時執行數千個任務，同時提高能效、降低延遲并提高吞吐量。
但這些縮寫詞的含義是什么？哪一個縮寫詞是機器視覺超級英雄？
了解基礎知識：GPU、VPU 和 TPU
GPU（圖形處理單元）：
專為多線程并行計算而設計。它們以處理圖形處理和視頻渲染而聞名，可以通過執行多個同時計算來訓練算法。用于工業控制和監控應用，遍及智能建筑、智能城市、智能基礎設施和智能工廠。
優點： 具有大型數據集的通用計算，專門用于并行處理，并且吞吐量高。
性能：用途廣泛，但在機器視覺任務中可能無法與 VPU 的速度和精度相匹配，在通用計算方面表現出色。
VPU（視覺處理單元）：
VPU專為速度和效率而設計，能夠以閃電般的速度處理圖像和視頻。它們用于需要“看到”和理解周圍世界的設備。應用范圍廣泛，包括工業自動化（如物體檢測和質量控制）、運輸和交通管理（如乘客數量和車牌識別）、安全攝像頭和無人機、零售環境、運動治療和精準農業。
優點：針對視覺算法的高效處理進行了優化，提供卓越的速度和效率，同時注意功耗和散熱。
性能：機器視覺推理首選，實時處理表現出色。
TPU（張量處理單元）：
定制設計的硬件，用于利用 Google 的開源機器學習框架 TensorFlow 執行機器學習工作流程和深度學習任務。它們以卓越的處理能力和極高的吞吐量執行復雜的任務，并且擅長在大規模機器學習模型中訓練和運行神經網絡，從工業自動化到制造中的機器人，或醫療保健圖像分析。
優點： 快如閃電的矩陣計算，針對訓練深度神經網絡進行了優化。基于實時數據的快速推理，適用于需要即時響應的應用。
性能：盡管 VPU 在機器視覺領域與深度學習模型相媲美，但在訓練深度學習模型方面是無與倫比的。
機器視覺應用的最佳選擇：
雖然VPU似乎以其速度、精度和成本效益的結合而引人注目，但選擇最終取決于項目的獨特需求和預算考慮。讓我們來分解一下：
VPU：實時英雄
非常適合實時視覺任務（例如對象檢測、面部識別和質量檢查）。
它們在邊緣有效地處理視覺處理，通常更加注重功耗，并提供閃電般快速、準確的結果。
GPU：多功能主力
Excel 的并行處理能力，非常適合具有不同計算需求的項目，包括庫存監控和圖像處理。
提供多功能性，但在機器視覺速度方面可能無法與VPU相匹配。
TPU：深度學習發電機
最大限度地提高大批量場景中的性能，使其在并行海量數據集的訓練和推理階段非常高效，從而加快迭代速度并縮短總體項目時間。工廠自動化應用的理想選擇
盡管對于訓練大規模網絡來說具有成本效益，但TPU可能無法提供與VPU相同的性價比優勢，但如果深度學習是視覺應用不可或缺的一部分，TPU可能會改變游戲規則。
綜上所述
雖然VPU 被譽為機器視覺任務的首選，但最佳選擇取決于項目的獨特要求。選擇正確的處理單元就像為工作選擇正確的工具一樣——對于將機器視覺夢想變為現實至關重要。因此，明智地選擇，讓您的機器以前所未有的方式看世界！
