หน่วยประมวลผลภาพ ( VPU ) (ณ ปี 2023) เป็นไมโครโปรเซสเซอร์ ประเภทใหม่ที่กำลังพัฒนา เป็น ตัวเร่งความเร็ว AIประเภทเฉพาะที่ออกแบบมาเพื่อเร่งความเร็ว งานด้านการมองเห็นของเครื่องจักร^{[ 1 ] [ 2 ]}

หน่วยประมวลผลภาพนั้นแตกต่างจากหน่วยประมวลผลกราฟิก (ซึ่งเชี่ยวชาญด้านการเข้ารหัสและถอดรหัสวิดีโอ ) ในด้านความเหมาะสมสำหรับการทำงานของอัลกอริธึมการมองเห็นด้วยเครื่องจักรเช่น CNN ( โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน ) และ SIFT ( การแปลงคุณลักษณะที่ไม่ขึ้นกับมาตราส่วน )

ชิปเหล่านี้อาจมีอินเทอร์เฟซโดยตรงสำหรับรับข้อมูลจากกล้อง (โดยไม่ต้องผ่านบัฟเฟอร์ภายนอกชิป) และให้ความสำคัญกับการไหลของข้อมูล ภายในชิปมากขึ้น ระหว่างหน่วยประมวลผลแบบขนาน จำนวนมาก ที่มีหน่วยความจำชั่วคราวเช่นสถาปัตยกรรมเชิงพื้นที่หรือDSP แบบหลายคอร์ แต่เช่นเดียวกับหน่วยประมวลผลวิดีโอ ชิปเหล่านี้อาจเน้นการคำนวณเลขคณิตแบบจุดคงที่ที่มีความแม่นยำต่ำสำหรับการประมวลผลภาพ

หน่วยประมวลผลกราฟิกเสมือน (VPU) แตกต่างจาก หน่วย ประมวลผลกราฟิก ( GPU ) ซึ่งมีฮาร์ดแวร์เฉพาะทางสำหรับ การแรสเตอร์ไรเซชัน และ การแมปพื้นผิว (สำหรับกราฟิก 3 มิติ ) และสถาปัตยกรรมหน่วยความจำ ที่ได้ รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการจัดการภาพบิตแมปในหน่วยความจำภายนอกชิป (การอ่านพื้นผิวและการแก้ไขเฟรมบัฟเฟอร์ด้วยรูปแบบการเข้าถึงแบบสุ่ม ) VPU ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับประสิทธิภาพต่อวัตต์ ในขณะที่ GPU เน้นที่ประสิทธิภาพโดยรวมเป็นหลัก

ตลาดเป้าหมาย ได้แก่หุ่นยนต์อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT) กล้องดิจิทัลรุ่นใหม่สำหรับความเป็นจริงเสมือนและความเป็นจริงเสริมกล้องอัจฉริยะและการบูรณาการการเร่งความเร็วการมองเห็นของเครื่องจักรเข้ากับสมาร์ทโฟนและอุปกรณ์พกพา อื่น ๆ

• Movidius Myriad Xซึ่งเป็นหน่วยประมวลผลภาพรุ่นที่สามในตระกูล Myriad VPU จากIntel Corporation ^{[ 3 ]}
• Movidius Myriad 2ซึ่งใช้ในGoogle Project Tango [ ^{4 ] Google} Clipsและโดรน DJI ^{[ 5 ]}
• Pixel Visual Core (PVC) คือ หน่วยประมวล ผลภาพการมองเห็น และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่สามารถตั้งโปรแกรมได้อย่างสมบูรณ์ สำหรับอุปกรณ์พกพา
• Microsoft HoloLensซึ่งรวมถึงตัวเร่งความเร็วที่เรียกว่าหน่วยประมวลผลโฮโลแกรม (เสริมกับ CPU และ GPU) ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อตีความอินพุตของกล้อง เพื่อเร่งการติดตามสภาพแวดล้อมและการมองเห็นสำหรับแอปพลิเคชันความเป็นจริงเสริม^{[ 6 ]}
• Eyerissสถาปัตยกรรมเชิงพื้นที่ที่ออกแบบโดยMITซึ่งมีจุดประสงค์เพื่อใช้งาน เครือข่ายประสาทเทียม แบบConvolutional ^{[ 7 ]}
• NeuFlowคือการออกแบบโดยYann LeCun (นำไปใช้งานบนFPGA ) สำหรับเร่งความเร็วในการคำนวณคอนโวลูชันโดยใช้สถาปัตยกรรมดาต้าโฟลว์
• Mobileye EyeQโดยMobileye
• Programmable Vision Accelerator (PVA) คือหน่วยประมวลผลภาพ VLIW แบบ 7 ทิศทาง ที่ ออกแบบโดยNvidia

โปรเซสเซอร์บางตัวไม่ได้ถูกเรียกว่า VPU แต่ก็สามารถนำไปใช้กับงานประมวลผลภาพได้เช่นกัน โปรเซสเซอร์เหล่านี้อาจจัดอยู่ในหมวดหมู่ที่กว้างกว่าคือตัวเร่งความเร็ว AI (ซึ่ง VPU ก็อาจรวมอยู่ด้วย) อย่างไรก็ตาม ณ ปี 2016 ยังไม่มีข้อสรุปเกี่ยวกับชื่อเรียก:

• IBM TrueNorthเป็น โปรเซสเซอร์ แบบนิวโรโมฟิกที่มุ่งเน้นการจดจำรูปแบบ ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ และการทำงานด้านปัญญาประดิษฐ์ที่คล้ายคลึงกัน รวมถึงวิดีโอ/เสียง
• หน่วยประมวลผลประสาทรุ่นที่ศูนย์ของ Qualcommเป็นอีกหนึ่งผลิตภัณฑ์ในกลุ่มชิปที่เน้นเซ็นเซอร์/AI ที่กำลังเกิดขึ้นใหม่^{[ 8 ]}
• โปรเซสเซอร์ Intel Meteor Lake ทุกรุ่น มีหน่วยประมวลผลอเนกประสงค์ (VPU) ในตัวเพื่อเร่งความเร็วการอนุมานสำหรับคอมพิวเตอร์วิชั่นและการเรียนรู้เชิงลึก^{[ 9 ]}

• Adapteva Epiphanyเป็นโปรเซสเซอร์แบบหลายคอร์ที่มีการเน้นการไหลของข้อมูลบนชิปเช่นเดียวกัน โดยมุ่งเน้นที่ประสิทธิภาพการคำนวณจุดลอยตัว 32 บิต
• CELLคือโปรเซสเซอร์มัลติคอร์ที่มีคุณสมบัติค่อนข้างสอดคล้องกับหน่วยประมวลผลภาพ (คำสั่ง SIMD และชนิดข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับวิดีโอ และ DMA บนชิประหว่างหน่วยความจำชั่วคราว)
• โคโปรเซสเซอร์
• หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU ) มักใช้ในการประมวลผลอัลกอริธึมด้านการมองเห็น สถาปัตยกรรม Pascal ของ Nvidia รองรับ FP16 เพื่อให้ได้ความแม่นยำและต้นทุนที่สมดุลยิ่งขึ้นสำหรับงานด้าน AI
• เอ็มพีโซซี
• โอเพ่นซีแอล
• โอเพ่นวีเอ็กซ์
• หน่วยประมวลผลฟิสิกส์ (Physics processing unit)คือความพยายามในอดีตที่จะเสริมการทำงานของ CPU และ GPU ด้วยตัวเร่งความเร็วที่มีประสิทธิภาพสูง
• หน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (Tensor Processing Unit ) คือชิปที่ Google ใช้ภายในเพื่อเร่งความเร็วในการคำนวณของปัญญาประดิษฐ์ (AI)

• สถาปัตยกรรมเอียริส
• หน่วยประมวลผลโฮโลแกรม
• NeuFlow: ตัวประมวลผลการไหลของข้อมูลที่กำหนดค่าใหม่ได้ในขณะทำงานสำหรับระบบประมวลผลภาพเก็บถาวรเมื่อ 5 พฤษภาคม 2017 ที่Wayback Machine