جمع جزء: 19,000,000تومان
VPU چیست؟
VPU یا واحد پردازش تصویری چیست و چه وظیفه‌ای دارد؟ VPU یک ریزپردازنده بوده که وظیفه ارتقاء سطح Deep Learning یا یادگیری عمیق را در فناوری‌های دارای هوش مصنوعی را برعهده دارد. این نوعی پردازنده بوده که پردازش تصاویر را انجام داده و عملکردی مشابه به GPU داشته و در یادگیری ماشینی کاربرد دارد. واحد پردازش تصویری از جهاتی شبیه به واحد پردازش ویدیویی بوده که برای پردازش اطلاعات از شبکه‌های عصبی همگشتی استفاده می‌کند. بخشی که VPU استفاده می‌شود بیشتر مناسب پردازش اطلاعات تصویری و راه اندازی انواع مختلفی از الگوریتم‌های ماشین تصویری بوده که در دوربین‌های امنیتی استفاده داشته و در واقع پردازش‌های موازی را مدیریت می‌کند. VPU در مجموع شباهت زیادی به واحد پردازش ویدیویی داشته و بیشتر بر روی پردازش تصاویر تمرکز دارد. قطعاتی که در واحد پردازش تصویری قرار داده می‌شوند ” کم مصرف و با توان پردازش بالا” هستند و برای طراحی و ویرایش محتوای تصویری نیز کاربر دارند. البته کاربردهای دیگری نیز برای VPU تعبیه شده که هر برندی ویژگی خاصی را به آن‌ها اضافه می‌کند. استفاده از VPU در کارت‌های گرافیک با سرعت بالایی در حال افزایش است. همانطور که پیش‌تر اشاره شد از این قطعه برای یادگیری ماشینی و Deep Learning استفاده می‌شود تا سیستم‌های کامپیوتری بتوانند اجزای تشکیل‌دهنده عکس یا ویدیو را تشخیص دهند.
به عنوان مثال شما عکسی از یک گربه یا سگ را در فضای مجازی منتشر می‌کنید و سیستم شما توسط VPU می‌تواند تشخیص دهد که نژاد گربه یا سگ چه بوده و آن را در سیستم شما به صورت خودکار دسته‌بندی می‌کند. علاوه بر این، اگر بخشی از عکس تار شده و یا مشکلی در تصویر باشد(مانند فناوری تعبیه شده در گوشی‌های هوشمند) این فناوری به طور خودکار آن را برطرف می‌کند. در عصر IoT، جمع‌آوری و پردازش اطلاعات به مهم‌ترین اصل تبدیل شده و هر قدر میزان این اطلاعات بیشتر شود، نتایج کسب شده در Deep Learning نیز ارتقاء می‌یابد. البته سیستم‌ها برای پردازش اطلاعات همیشه با محدودیت‌هایی از جمله هزینه، حرارت، سایز و عملکرد مواجه هستند. تنها سیستم‌های Large Tower هستند که می‌توانند از انجام پردازش‌های سنگین مرتبط با VPU برآیند و دیگر سیستم‌ها فاقد همچین قابلیتی هستند. یک VPU می‌تواند با مصرف انرژی بین 2 الی 3 وات، و چارچوب‌هایی نظیر TensorFlow شرکت گوگل و Meta Caffe2 برای یادگیری ماشینی و تشخیص چهره استفاده نموده و کم‌ترین میزان حرارت را تولید کند. به عنوان مثال هر GPU برای پردازش اطلاعات تصویری و پایین آمدن دما حداقل به 75 وات نیازمند است. در تصویر پایین می‌توانید تفاوت VPU(سمت راست) و GPU (سمت چپ) را مشاهده کنید. یک VPU از نظر اندازه، میزان حرارت تولید شده و مصرف برق تفاوت بسیاری با GPU دارد و بدون نیاز به فن، اطلاعات تصویری بسیار بیشتری را پردازش می‌کند.
طبق اعلام شرکت اینتل، تا سال 2025 بیش از 82 درصد ترافیک ویدیویی و درآمد حاصل از آن به بیش از 39.9 میلیارد دلار خواهد رسید. VPUها به برنامه نویسان و توسعه دهندگان این امکان را می‌دهد تا با هزینه‌ای کم‌تر و در زمانی کوتاه‌تر تولید و پردازش اطلاعات را افزایش داده و محیط دیجیتال را به طور کلی ارتقاء بخشند. افزایش تولید و استفاده از VPU بدین معناست که بزودی با دنیای دیجیتالی کاملا متفاوت روبرو خواهیم بود.
