비전 처리 장치
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1. 개요
비전 처리 장치(VPU)는 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 작업을 가속화하도록 설계된 프로세서이다. GPU와 구별되며, 와트당 성능에 최적화되어 로봇 공학, 사물 인터넷, 가상 현실, 증강 현실, 스마트폰 및 모바일 장치에 적용된다. 주요 VPU 예시로는 Movidius Myriad X, Movidius Myriad 2, Pixel Visual Core, Microsoft HoloLens의 홀로그래픽 처리 장치, Eyeriss, NeuFlow, Mobileye EyeQ, 프로그래밍 가능 비전 가속기(PVA) 등이 있다. 관련 기술로는 IBM TrueNorth, 퀄컴 Zeroth 신경 처리 장치, 인텔 메테오 레이크 프로세서 등이 있다.
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| 비전 처리 장치 | |
|---|---|
| 개요 | |
| 종류 | 마이크로프로세서 |
| 용도 | 컴퓨터 비전 작업 가속화 |
| 상세 정보 | |
| 설명 | CPU나 GPU와 유사한 마이크로프로세서이지만, 특히 컴퓨터 비전 작업에 특화되어 있다. |
| 특징 | 실시간 이미지 처리 인공지능 머신 러닝 작업 가속화 |
| 활용 분야 | 자율 주행 자동차 로봇 공학 보안 시스템 증강 현실 (AR) 가상 현실 (VR) |
| 주요 제조사 | |
| 제조사 | 인텔 (구 모비디우스) 엔비디아 삼성전자 하이실리콘 웨이브컴 |
| 기술적 측면 | |
| 작동 방식 | 이미지 센서로부터 데이터를 받아 병렬 처리 특정 알고리즘 가속화 |
| 장점 | 높은 에너지 효율 작은 크기 실시간 처리 능력 |
| 고려 사항 | 특정 작업에 최적화 범용성 제한 |
| 관련 기술 | |
| 관련 기술 | 컴퓨터 비전 인공지능 머신 러닝 딥 러닝 신경망 |
2. GPU와의 차이점
비전 처리 장치(VPU)는 그래픽 처리 장치(GPU)와 목적과 구조 면에서 차이가 있다. VPU는 합성곱 신경망(CNN), 척도 불변 특징 변환(SIFT) 같은 머신 비전 알고리즘 실행에 최적화된 반면, GPU는 주로 3D 그래픽스 렌더링을 위한 래스터화 및 텍스처 매핑이나 비디오 코덱을 이용한 동영상 처리(인코딩/디코딩)에 특화되어 있다.
하드웨어 설계에서도 차이가 나타난다. VPU는 디지털 카메라 등으로부터 직접 데이터를 받아 처리하는 인터페이스를 갖추고, 여러 병렬 실행 유닛과 스크래치패드 메모리 간의 온칩 데이터 흐름을 효율화하는 데 중점을 둔다. 반면 GPU는 래스터화와 텍스처 매핑을 위한 전용 하드웨어를 포함하며, 비트맵 이미지를 오프칩 메모리에서 효율적으로 다루도록 메모리 아키텍처가 설계되어 있다.
성능 최적화 방향도 다르다. VPU는 와트당 성능, 즉 전력 효율성을 중요하게 고려하여 설계되는 경우가 많다. 이는 로봇 공학, 사물 인터넷(IoT) 기기, 모바일 장치 등 상대적으로 전력 소모에 민감한 환경에 적용하기 유리하다. 반면 GPU는 주로 절대적인 연산 성능을 높이는 데 초점을 맞춘다.
2. 1. 하드웨어 구성
비전 처리 장치(VPU)는 그래픽 처리 장치(GPU)와는 구분된다. GPU가 비디오 코덱의 비디오 인코딩 및 디코딩에 특화된 반면, VPU는 합성곱 신경망(CNN), 척도 불변 특징 변환(SIFT)과 같은 머신 비전 알고리즘 실행에 더 적합하다.하드웨어 구성 측면에서 VPU는 디지털 카메라로부터 직접 데이터를 입력받는 인터페이스를 포함할 수 있다. 이는 칩 외부의 버퍼 메모리를 거치지 않고 데이터를 처리할 수 있게 한다. 또한, 매니코어 디지털 신호 처리 장치(DSP)와 유사하게, 다수의 병렬 실행 유닛과 스크래치패드 메모리 사이의 칩 내부(온칩) 데이터 흐름을 중요하게 설계한다.
연산 방식에서는 비디오 처리 장치처럼 이미지 처리를 위해 정밀도가 낮은 고정 소수점 연산을 사용하는 데 중점을 둘 수 있다.
2. 2. 연산 방식
비전 처리 장치(VPU)는 그래픽 처리 장치(GPU)와 구분된다. GPU가 비디오 코덱의 비디오 인코딩 및 디코딩에 특화된 반면, VPU는 합성곱 신경망(CNN), 척도 불변 특징 변환(SIFT) 등과 같은 머신 비전 알고리즘을 실행하는 데 더 적합하다.VPU는 디지털 카메라에서 데이터를 직접 가져오는 인터페이스를 포함할 수 있다. 이는 칩 외부의 버퍼를 거치지 않고 데이터를 처리할 수 있게 한다. 또한, 매니코어 디지털 신호 처리 장치(DSP)처럼 스크래치패드 메모리를 갖춘 다수의 병렬 실행 유닛 사이에서 온칩 데이터 흐름을 중요하게 다룬다. 하지만 비디오 처리 장치와 유사하게, 이미지 처리를 위해 낮은 정밀도의 고정소수점 연산에 중점을 두는 경우도 있다.
2. 3. 적용 분야
비전 처리 장치의 주요 대상 시장은 로봇 공학, 사물 인터넷(IoT), 가상 현실 및 증강 현실 분야에서 활용되는 새로운 종류의 디지털 카메라와 스마트 카메라 등이다. 또한, 스마트폰을 비롯한 다양한 휴대 기기에 머신 비전 가속 기능을 통합하는 데에도 사용된다.3. 적용 분야
VPU는 GPU와는 구별된다. GPU는 3D 그래픽스 처리를 위해 래스터화 및 텍스처 매핑을 위한 특수한 하드웨어를 갖추고 있으며, 메모리 아키텍처는 오프칩 메모리에서 비트맵 이미지를 조작하는 데 최적화되어 있다. 예를 들어, 텍스처를 읽고 프레임 버퍼를 수정하는 작업은 임의 접근 패턴을 통해 이루어진다. 반면, VPU는 절대적인 성능보다는 와트당 성능에 최적화되어 있다는 점에서 GPU와 차이가 있다.[1][2]
3. 1. 주요 응용처
VPU의 주요 대상 시장은 로봇 공학, 사물 인터넷(IoT), 가상 현실 및 증강 현실용 새로운 종류의 디지털 카메라, 스마트 카메라 등이며, 스마트폰 및 기타 휴대 기기에 머신 비전 가속 기능을 통합하는 데에도 활용된다.[1][2]4. 주요 VPU 예시
- Movidius Myriad X: 인텔의 Myriad VPU 시리즈 중 3세대 비전 처리 장치이다.[3]
- Movidius Myriad 2: 프로젝트 탱고,[4] 구글 클립스, DJI 드론 등에 사용된다.[5]
- 픽셀 비주얼 코어 (Pixel Visual Core, PVC): 모바일 기기를 위한 완전 프로그래밍 가능한 이미지 프로세서이자, 비전 및 AI 프로세서이다.
- 마이크로소프트 홀로렌즈: CPU 및 GPU를 보완하는 '홀로그래픽 처리 장치'(Holographic Processing Unit, HPU)라는 가속기를 포함한다. 이 장치는 카메라 입력을 해석하여 증강 현실 애플리케이션을 위한 환경 추적 및 비전 기능을 가속화하는 데 중점을 둔다.[6]
- Eyeriss: MIT에서 설계한 합성곱 신경망 실행을 위한 프로세서이다.[7]
- NeuFlow: 얀 르쿤이 설계한 프로세서로(FPGA로 구현됨), 데이터 흐름 아키텍처를 사용하여 합성곱 연산을 가속화한다.
- 모빌아이 아이큐: 모빌아이에서 개발한 VPU이다.
- 프로그래밍 가능 비전 가속기 (Programmable Vision Accelerator, PVA): 엔비디아가 설계한 7-way VLIW 비전 프로세서이다.
5. 관련 기술
비전 처리 장치(VPU)는 그래픽 처리 장치(GPU)와는 구분된다. GPU가 비디오 인코딩 및 디코딩에 특화된 반면, VPU는 합성곱 신경망(CNN), 척도 불변 특징 변환(SIFT) 등 머신 비전 알고리즘 실행에 더 적합하다.[1][2]
VPU는 디지털 카메라에서 데이터를 직접 가져오는 인터페이스를 포함할 수 있으며, 이는 칩 외부의 버퍼를 거치지 않고 데이터를 처리하게 해준다. 또한, 매니코어 디지털 신호 처리 장치(DSP)와 유사하게 다수의 병렬 실행 장치와 스크래치패드 메모리 사이의 온칩 데이터 흐름을 중요하게 다룬다. 비디오 처리 장치와 마찬가지로, 이미지 처리를 위해 정밀도가 낮은 고정 소수점 산술 연산에 중점을 둘 수 있다.[1][2]
5. 1. AI 가속기
일부 프로세서는 비전 처리 장치(VPU)로 설명되지 않지만 머신 비전 작업에 유사하게 적용될 수 있다. 이들은 VPU도 포함될 수 있는 더 넓은 범주의 AI 가속기를 형성할 수 있지만, 2016년 기준으로 명칭에 대한 통일된 합의는 없다.다음은 AI 가속기로 분류될 수 있는 프로세서들의 예시이다.
| 제조사/개발자 | 프로세서/기술명 | 설명 |
|---|---|---|
| IBM | TrueNorth | 뉴로모픽 프로세서로, 비디오/오디오 등 센서 데이터의 패턴 인식 및 인텔리전스 작업에 중점을 둔다. |
| 퀄컴 | 제로스(Zeroth) 신경 처리 장치 | AI 지향 칩/센서 분야의 프로세서 중 하나이다.[17] |
| 인텔 | Meteor Lake 내장 VPU | 모든 Meteor Lake 프로세서 모델에 내장된 다목적 프로세서 장치(Versatile Processor Unit)로, 컴퓨터 비전 및 딥 러닝의 추론 가속화에 사용된다.[18] |
| 인텔 (Movidius) | Myriad X | 인텔 Myriad VPU 시리즈의 3세대 VPU이다. |
| 인텔 (Movidius) | Myriad 2 | 구글 탱고, 구글 클립스(Google Clips), DJI 드론 등에 사용된 VPU이다. |
| 인텔 (모빌아이) | 아이큐(EyeQ) | 모빌아이에서 개발한 VPU 시리즈이다. |
| 구글 | Pixel Visual Core (PVC) | 모바일 기기용으로 설계된 완전 프로그래밍 가능한 이미지, 비전 및 AI 프로세서이다. |
| 마이크로소프트 | 홀로그래픽 처리 장치(Holographic Processing Unit, HPU) | 마이크로소프트 홀로렌즈에 탑재된 가속기로, CPU 및 GPU를 보조하며 카메라 입력을 해석하여 증강 현실 환경 추적 및 비전 기능을 가속한다. |
| MIT | Eyeriss | 합성곱 신경망 실행을 위해 설계된 아키텍처이다. |
| 얀 르쿤 등 | NeuFlow | 데이터 흐름 아키텍처를 활용하여 합성곱 연산을 가속화하는 설계안이다(FPGA로 구현됨). |
| 엔비디아 | 프로그래머블 비전 액셀러레이터(Programmable Vision Accelerator, PVA) | 7-way VLIW 아키텍처 기반의 비전 프로세서이다. |
참조
[1]
웹사이트
"A third type of processor for AR/VR: Movidius' Myriad 2 VPU"
http://www.tomshardw[...]
2016-01-03
[2]
웹사이트
The rise of VPUs: Giving Eyes to Machines
http://www.digit.in/[...]
2016-03-28
[3]
웹사이트
Intel® Movidius™ Vision Processing Units (VPUs)
https://www.intel.co[...]
[4]
웹사이트
Dublin tech firm Movidius to power Google's new virtual reality headset
http://www.independe[...]
2016-03-15
[5]
웹사이트
DJI Brings Two New Flagship Drones to Lineup Featuring Myriad 2 VPUs - Machine Vision Technology - Movidius
https://www.movidius[...]
[6]
웹사이트
Microsoft dives deeper into HoloLens details: 'Holographic processor' role revealed
http://www.pcworld.c[...]
2015-05-01
[7]
웹사이트
Eyeriss: An Energy-Efficient Reconfigurable Accelerator for Deep Convolutional Neural Networks
https://www.mit.edu/[...]
[8]
웹사이트
Introducing Qualcomm Zeroth Processors: Brain-Inspired Computing
https://www.qualcomm[...]
2013-10-10
[9]
웹사이트
Intel to Bring a 'VPU' Processor Unit to 14th Gen Meteor Lake Chips
https://www.pcmag.co[...]
[10]
웹사이트
"A third type of processor for AR/VR: Movidius' Myriad 2 VPU"
http://www.tomshardw[...]
2016-01-03
[11]
웹사이트
The rise of VPUs: Giving Eyes to Machines
http://www.digit.in/[...]
2016-03-28
[12]
웹사이트
Intel® Movidius™ Vision Processing Units (VPUs)
https://www.intel.co[...]
[13]
웹사이트
Dublin tech firm Movidius to power Google's new virtual reality headset
http://www.independe[...]
2016-03-15
[14]
웹사이트
DJI Brings Two New Flagship Drones to Lineup Featuring Myriad 2 VPUs - Machine Vision Technology - Movidius
https://www.movidius[...]
[15]
웹사이트
Microsoft dives deeper into HoloLens details: 'Holographic processor' role revealed
http://www.pcworld.c[...]
2015-05-01
[16]
웹사이트
Eyeriss: An Energy-Efficient Reconfigurable Accelerator for Deep Convolutional Neural Networks
https://www.mit.edu/[...]
[17]
웹사이트
Introducing Qualcomm Zeroth Processors: Brain-Inspired Computing
https://www.qualcomm[...]
2013-10-10
[18]
웹사이트
Intel to Bring a 'VPU' Processor Unit to 14th Gen Meteor Lake Chips
https://web.archive.[...]
[19]
웹인용
"A third type of processor for AR/VR: Movidius' Myriad 2 VPU"
http://www.tomshardw[...]
2016-01-03
[20]
웹인용
The rise of VPUs: Giving Eyes to Machines
http://www.digit.in/[...]
2024-04-20
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