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嵌入式VPU工业级电脑


嵌入式VPU计算机是配有VPU的工业级电脑VPU能够加速深度学习和机器视觉算法,因为VPU经过专门优化以执行AI工作负载。 此外, 工业VPU计算机在设计和设计时都考虑到了坚固性。也就是说,工业VPU电脑能够承受那些不友善常规的PC环境中的部署。 这样的系统能够承受灰尘,碎屑,冲击,振动和极端温度的影响。

那么 什么VPU(视觉处理单元)

VPU(视觉处理单元的缩写)是一种微处理器,专门设计用于加速机器视觉算法。机器视觉算法通常用于分析视觉信息,例如图像和视频,以搜索图案,识别物体或人,并在视频或图片中搜索其他信息。VPU也非常适合加速机器学习应用程序。   

此外值得一提的是的VPU从不同的GPU(图形处理单元),它们实现机器视觉任务时使用显著的功率可以比的GPU。这对于在远程环境中边缘部署的嵌入式VPU计算机非常有用。   

之所以如此,是因为此类系统必须具有高能效,尤其是当 它们 部署在并非总是能获得稳定电源的远程环境中时。 在某些情况下,部署在边缘的VPU计算机必须能够依靠电池供电,直到恢复供电为止。如果VPU消耗过多功率,则电脑不能依靠电池电源长时间运行。因此使得它们对远程部署的理想选择,其中稳定的电力并不总是可用的。   

VPU如何集成 嵌入式计算机中?

VPU通常通过插入微型PCIe插槽添加到嵌入式PC   。例如,英特尔 Movidius VPU迷你的PCIe 可以安装到一个嵌入式系统,加快 实现更快的机器视觉应用, 更准确的视频分析,炽烈-速度快性能高画质图像处理,计算机视觉和深层神经网络。   

此外,可以通过USB端口安装VPU 。例如,英特尔 Movidius 神经计算棒2 VPU,可 通过插入USB Type-A端口轻松,快速地 安装 对于需要紧凑型嵌入式计算解决方案 ,可以在边缘执行深度 神经网络推理分析的组织,英特尔 Movidius Compute   Stick 一个不错的解决方案。利用Neural Compute Stick的低功耗嵌入式计算解决方案的优点在于,它具有低功耗和热足迹,使其成为无法始终获得稳定电源的远程部署的理想选择。   

VPU加速GPU加速 的对比

一些机构会选择配置系统小号 与硬件性能加速器,如图形处理器(图形处理单元小号)或VPU。像VPU一样,GPU用作协处理器,能够加速深度学习(DL),人工智能(AI),机器视觉(MV)和高端图像处理工作负载。   

虽然 某些VPU可以通过使用散热器进行被动冷却,但几乎所有图形卡都需要使用风扇进行某种形式的主动 风冷。之所以如此,是因为图形卡往往会消耗 大量电能,因此会产生大量热量, 需要 主动进行空气冷却。 这就是说,GPU伟大的性能加速,使它们非常适用于自动驾驶汽车,医疗成像,视觉-基于质量保证,以及其他图形密集型 工作负载。

对于应用程序,VPU倾向于更适合执行对象和图像识别,机器收益以及可扩展的图像识别。另一方面,GPU更适合于深度学习,人工智能和 高保真 图像渲染。

总体而言,VPU更适合嵌入式应用程序,因为尽管它们不如GPU强大,但它们的占用空间小和能效高,使其非常适合边缘紧凑型嵌入式计算。

也就是说,GPU仍然占有一席之地, 因为它们的并行体系结构使其成为深度学习推理分析的理想选择。 例如,英 伟达(Nvidia )的GPU具有数千个内核,从而能够执行计算能力要求很高的任务,而这些任务是CPU 无法及时执行的。


文章分类: 工控主板
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