머신 비전 시스템을 위한 비전 처리 장치 설명

비전 처리 장치(VPU)는 머신 비전 시스템의 필수 구성 요소로, 탁월한 속도와 정확도로 시각 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 이러한 고급 프로세서는 AI 기반 시스템이 모든 제품을 빠른 속도로 검사하여 인적 오류를 최소화하고 결함 감지율을 최대 100%까지 높일 수 있도록 지원합니다. VPU는 교통 표지판을 해석하고 도로를 주행하는 자율주행차나 안전을 강화하기 위해 물체를 모니터링하는 감시 시스템과 같은 애플리케이션에 널리 사용됩니다. 의료 영상이나 자동 소매 계산대 등에서 VPU는 머신 비전 시스템을 더욱 빠르고 지능적으로 만들어 산업에 혁신을 불러옵니다.

주요 요점

• 시각 처리 장치(VPU)는 시각 데이터를 빠르고 효과적으로 처리합니다. VPU는 다음과 같은 작업에 중요합니다. 자가 운전 자동차 그리고 보안 카메라.

• VPU는 일반 프로세서보다 에너지를 덜 사용합니다. 배터리 수명을 늘리는 데 도움이 됩니다 휴대용 기기에서.

• 이러한 특수 프로세서는 사물 찾기나 얼굴 인식과 같은 실시간 작업에 매우 효과적입니다. AI 시스템의 성능을 향상시켜 줍니다.

• VPU는 의료 및 매장과 같은 업계에서 더 빠른 선택을 할 수 있도록 지원하여 의료 검사 및 쇼핑 경험을 개선합니다.

• 이제 많은 분야에서 첨단 머신 비전이 필요하기 때문에 VPU를 원하는 사람이 늘고 있습니다.

비전 처리 장치(VPU)란 무엇인가요?

정의 및 목적

비전 처리 장치(VPU)는 복잡한 시각 데이터를 효율적으로 처리하도록 설계된 특수 프로세서입니다. 기존 CPU나 GPU와 달리 VPU는 컴퓨터 비전 및 AI 관련 작업의 속도를 높이는 데 중점을 둡니다. 이러한 작업에는 객체 감지, 얼굴 인식, 이미지 분석 등이 포함됩니다. VPU는 시각 정보를 실시간으로 처리하여 시스템이 더 빠르고 정확한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 자율주행차가 장애물을 식별하고 안전하게 주행할 수 있도록 지원합니다. 또한 전력 소모량이 적어 모바일 기기 및 IoT 애플리케이션에 이상적입니다.

당신은 알고 계십니까? VPU는 CPU 및 GPU에 비해 ​​비슷한 성능 수준을 제공하면서 최대 8배 더 나은 열 효율을 달성할 수 있습니다.

주요 특징

VPU는 머신 비전 시스템에 필수적인 여러 기능을 갖추고 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 향상된 성능: VPU는 이미지와 비디오 데이터를 실시간으로 처리하여 자율 주행과 같은 애플리케이션의 고속 작업을 보장합니다.

• 높은 정확도: 그들은 객체 감지 및 얼굴 인식과 같은 작업에 능숙하여 정확한 결과를 제공합니다.

• 에너지 효율: VPU는 전력 소모가 적어 휴대용 기기의 배터리 수명을 연장합니다.

• 유연성: 다재다능하며 의료, 자동차, 소매 등 다양한 산업에서 사용될 수 있습니다.

• 원활한 AI 통합: VPU는 AI 알고리즘과 원활하게 작동하여 머신 러닝 기능을 향상시킵니다.

머신 비전 시스템의 역할

머신 비전 시스템에서 VPU는 시각 데이터의 실시간 처리를 가능하게 하는 중요한 역할을 합니다. VPU는 이미지와 비디오를 분석하여 의미 있는 통찰력을 도출하고, 이를 의사 결정에 활용합니다. 예를 들어, 제조 분야에서 VPU는 다음과 같은 제품을 검사합니다. 놀라운 정밀도로 결함을 찾아내다소매업에서는 얼굴 인식 시스템을 통해 고객 경험을 향상시킵니다. 또한 VPU는 처리 시간을 단축하고 운영 효율성을 향상시켜 워크플로 최적화에도 기여합니다.

산업 전반에 걸쳐 머신 비전 시스템 도입이 증가함에 따라 VPU의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. VPU 시장은 1.12년 2018억 4천만 달러에서 2026년 17.17억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 연평균 성장률(CAGR)은 XNUMX%에 달할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 VPU에 대한 수요 증가를 반영합니다. AI 기반 자동화 실시간 데이터 분석.

VPU는 머신 비전 시스템에서 어떻게 작동합니까?

특수 건축

비전 처리 장치는 시각 데이터의 효율적인 처리에 중점을 둔 특수 아키텍처로 설계되었습니다. 범용 프로세서와 달리, VPU는 전용 하드웨어를 사용하여 이미지 및 비디오 데이터를 처리합니다. 이 아키텍처를 통해 정확도를 유지하면서도 고속 성능을 구현할 수 있습니다. VPU에는 물체 감지 및 얼굴 인식과 같은 작업에 최적화된 구성 요소가 포함되어 있습니다. 이러한 구성 요소는 카메라와 센서의 데이터를 실시간으로 분석하기 위해 함께 작동합니다.

VPU 아키텍처는 효율성을 최우선으로 합니다. 뛰어난 성능을 제공하는 동시에 전력 소비를 최소화합니다. 이는 VPU에 이상적입니다. 자율주행차와 같은 애플리케이션 휴대용 기기에도 사용됩니다. 예를 들어, 자율주행차에서 VPU는 여러 카메라와 센서의 데이터를 처리하여 물체를 감지하고 안전하게 주행합니다. VPU는 특정 작업에 집중함으로써 머신 비전 시스템의 기존 프로세서보다 뛰어난 성능을 발휘합니다.

병렬 처리

VPU의 주요 장점 중 하나는 병렬 처리 능력입니다. 즉, VPU는 여러 작업을 동시에 처리할 수 있으며, 이는 실시간 처리에 필수적입니다. 예를 들어, 이미지 및 비디오 데이터를 분석할 때 VPU는 워크로드를 더 작은 작업으로 나눕니다. 각 작업은 독립적으로 처리되므로 시스템은 더 빠른 결과를 제공합니다.

병렬 처리는 머신 비전 시스템의 효율성을 향상시킵니다. 이를 통해 대량의 데이터를 지연 없이 처리할 수 있습니다. 이는 특히 얼굴 인식처럼 속도와 정확성이 중요한 애플리케이션에서 매우 중요합니다. VPU는 병렬 처리를 활용하여 시스템이 성능 저하 없이 복잡한 작업을 처리할 수 있도록 보장합니다.

AI 통합

AI와의 통합은 비전 처리 장치의 또 다른 핵심 특징입니다. VPU는 AI 알고리즘과 원활하게 연동되도록 설계되어 시스템의 학습 능력을 향상시킵니다. 실시간으로 데이터를 처리하여 객체 감지 및 이미지 분석과 같은 작업의 속도를 높입니다. 이러한 통합을 통해 시간이 지남에 따라 적응하고 개선할 수 있는 더욱 스마트한 시스템을 구축할 수 있습니다.

예를 들어, 소매 환경에서 VPU 기반 시스템은 AI를 활용하여 고객 행동을 분석할 수 있습니다. 패턴을 인식하고 쇼핑 경험 개선에 도움이 되는 인사이트를 제공할 수 있습니다. 마찬가지로, 의료 분야에서 VPU는 의료 영상을 고정밀로 분석하여 AI 기반 진단을 가능하게 합니다. VPU와 AI의 결합은 기계가 세상과 상호 작용하는 방식을 혁신하여 더욱 지능적이고 효율적으로 만들어줍니다.

Tip 머신 비전 시스템에 VPU를 선택할 때는 AI 기능을 고려해야 합니다. 강력한 AI 통합 기능을 갖춘 VPU는 시스템의 성능과 적응성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

VPU 대 GPU 대 CPU

기능적 차이

비전 처리 장치(VPU), GPU, CPU는 컴퓨팅에서 각각 고유한 역할을 합니다. CPU(중앙 처리 장치)는 컴퓨터의 두뇌 역할을 하며, 애플리케이션 실행 및 시스템 운영 관리와 같은 범용 작업을 처리합니다. GPU(그래픽 처리 장치)는 그래픽 렌더링 및 병렬 계산을 전문으로 합니다. 이미지 및 비디오 데이터 처리와 같은 작업에 탁월합니다. 반면 VPU는 비전 관련 작업을 위해 특별히 설계되었습니다. 머신 비전 시스템에서 객체 감지, 얼굴 인식, 실시간 분석에 중점을 둡니다.

작업을 순차적으로 처리하는 CPU와 달리, GPU와 VPU는 병렬 처리를 통해 대량의 데이터를 동시에 처리합니다. 그러나 VPU는 AI 기반 비전 작업에 최적화되어 있어 자율주행차 및 감시 시스템과 같은 애플리케이션에서 더욱 효율적입니다. VPU의 아키텍처는 높은 정확도와 낮은 전력 소비를 보장하는데, 이는 엣지 디바이스 및 배터리 구동 시스템에 필수적입니다.

애플리케이션별 역할

각 프로세서 유형은 애플리케이션에 따라 고유한 역할을 수행합니다. CPU는 다재다능하며 일반적인 컴퓨팅 작업에 적합합니다. GPU는 게임, 3D 렌더링, 과학 시뮬레이션에서 빛을 발합니다. 반면 VPU는 머신 비전 시스템에 최적화되어 있습니다. VPU는 객체 감지 및 얼굴 인식과 같은 AI 애플리케이션에 필수적인 이미지 및 비디오 데이터의 실시간 처리를 지원합니다.

예를 들어, 자율주행차에서 VPU는 카메라와 센서의 데이터를 처리하여 물체를 감지하고 안전하게 주행합니다. 의료 분야에서 VPU는 의료 영상을 분석하여 진단을 지원합니다. AI 알고리즘과의 완벽한 통합 덕분에 고속의 정확한 시각 데이터 처리가 필요한 산업에 VPU는 필수적입니다.

최적의 하드웨어

성능을 비교해 보면, GPU는 이미지 및 비디오 데이터 관련 작업에서 CPU보다 성능이 뛰어난 경우가 많습니다. GPU와 CPU 모두 최적화되면 GPU는 CPU보다 최대 50배 더 빠를 수 있습니다. 경우에 따라 CPU 소프트웨어가 최적화되지 않으면 성능 격차가 100~XNUMX배까지 벌어지기도 합니다. 또한 GPU는 메모리 대역폭이 더 넓어 대용량 데이터세트 처리 능력이 향상됩니다.

하지만 VPU는 전력 효율성이 뛰어납니다. 비전 관련 작업을 위해 설계되어 높은 처리량을 보장하면서도 에너지 소비를 줄입니다. 따라서 엣지 애플리케이션과 휴대용 기기에 이상적입니다. 실시간 처리의 경우, VPU는 성능과 에너지 효율성의 균형을 이루며 특정 비전 작업에서 CPU와 GPU를 모두 능가합니다. 최소한의 전력 소비로 AI 기반 워크로드를 처리할 수 있는 능력은 머신 비전 시스템 분야에서 VPU를 차별화합니다.

참고 : CPU, GPU, VPU 중에서 선택할 때는 애플리케이션의 구체적인 요구 사항을 고려해야 합니다. VPU는 실시간 비전 처리 및 AI 통합과 관련된 작업에 가장 적합한 선택입니다.

비전 처리 장치의 응용 분야

로봇 공학 및 자동화

비전 처리 장치는 로봇 공학과 자동화 분야에서 혁신적인 역할을 합니다. 로봇이 물체 감지 및 추적과 같은 작업을 놀라운 정밀도로 수행할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기능은 내비게이션 및 이동 계획을 개선하여 역동적인 환경에서 로봇의 효율성을 높여줍니다. 예를 들어, VPU 기반 로봇은 제조 라인에서 최소한의 오류로 물체를 식별하고 처리할 수 있습니다. 이는 불량률을 줄이고 생산성을 향상시킵니다.

자동화에서 VPU의 영향은 측정 가능한 결과로 확인할 수 있습니다.

VPU는 이미지 및 비디오 데이터의 실시간 처리를 지원하여 로봇이 주변 환경의 변화에 ​​신속하게 적응할 수 있도록 합니다. 이러한 적응력은 효율성과 정확성이 매우 중요한 제조업과 같은 산업에 매우 중요합니다.

자동차 산업

자동차 산업에서 비전 처리 장치는 자율주행차에 필수적인 요소입니다. 카메라와 센서의 데이터를 처리하여 실시간 물체 감지 및 내비게이션을 가능하게 합니다. 예를 들어, VPU는 자율주행차가 교통 표지판을 인식하고, 보행자를 감지하고, 장애물을 회피하도록 지원합니다. 이를 통해 더욱 안전하고 안정적인 운행이 보장됩니다.

VPU는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)의 성능도 향상시킵니다. 이러한 시스템은 AI를 활용하여 도로 상황을 분석하고 차선 유지 지원 및 충돌 회피와 같은 기능을 제공합니다. VPU와 AI 알고리즘의 통합은 실시간 안전 애플리케이션에 필수적인 고속 의사 결정을 보장합니다. VPU의 에너지 효율성은 전력 절감이 중요한 전기 및 하이브리드 차량에 이상적입니다.

의료 및 진단

의료 분야에서 시각 처리 장치는 진단을 혁신하여 다음을 가능하게 합니다. AI 기반 분석 의료 영상. 진단 정확도를 높여 암과 같은 질병을 조기에 진단할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, VPU 기반 시스템은 기존 방식보다 X선이나 MRI에서 종양을 더 정확하게 감지할 수 있습니다.

의료 분야에서 VPU의 이점은 다음과 같은 결과에서 분명히 드러납니다.

실시간 처리와 AI 통합을 결합한 VPU는 진단 시스템의 효율성을 향상시킵니다. 이를 통해 더 빠르고 정확한 결과를 얻을 수 있으며, 궁극적으로 생명을 구하고 환자 치료를 개선할 수 있습니다.

소매 및 감시

비전 처리 장치는 보안과 운영 효율성을 향상시켜 소매 및 감시 시스템을 혁신하고 있습니다. 이러한 프로세서는 실시간 모니터링을 지원하여 이상 활동을 감지하고 대응하기 쉽게 해줍니다. VPU는 시각 데이터를 빠르게 처리할 수 있어 소매업체와 보안 팀이 잠재적 위협에 한발 앞서 대응할 수 있도록 지원합니다.

소매업에서 VPU는 고객 행동을 분석하고 도난을 방지하는 AI 기반 감시 시스템을 구동합니다. 예를 들어, 이러한 시스템은 매장 내 절도나 직원의 부정 행위를 실시간으로 감지할 수 있습니다. 이러한 작업을 자동화함으로써 인력을 고객 서비스 및 재고 관리에 집중할 수 있습니다. 이는 보안을 강화할 뿐만 아니라 전반적인 효율성을 향상시킵니다.

당신은 알고 계십니까? AI-powered VPU가 지원하는 이미지 처리 API는 의사 결정 프로세스를 자동화합니다. 이를 통해 안전 조치를 강화하고 범죄 예방 활동을 간소화합니다.

VPU가 장착된 감시 시스템은 꼼꼼한 데이터 주석 처리 기능도 제공합니다. 수천 개의 비디오 클립을 분석하여 의심스러운 활동과 개인을 정확하게 식별하는 능력이 향상됩니다. 실시간 모니터링을 통해 보안 사고 발생 시 즉각적인 조치를 취하고 대응 시간을 단축하며 안전성을 강화합니다.

소매 및 감시 분야에서 VPU를 사용하면 다음과 같은 주요 이점이 있습니다.

• 세부적인 비디오 분석을 통해 비정상적인 행동을 더 잘 감지할 수 있습니다.

• 상점 도난이나 무단 접근 등의 위협을 자동으로 감지합니다.

• 향상된 리소스 할당을 통해 직원이 중요한 업무에 집중할 수 있습니다.

• 간소화된 보안 운영으로 사고 대응 속도가 빨라졌습니다.

VPU를 감시 시스템에 통합하면 더욱 안전하고 효율적인 환경을 조성할 수 있습니다. 이러한 프로세서는 보안을 강화할 뿐만 아니라 고객 행동에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 운영 최적화에 도움을 줍니다.

VPU의 장점과 과제

향상된 성능

비전 처리 장치는 머신 비전 시스템에서 탁월한 성능을 제공합니다. 특수 아키텍처를 통해 카메라와 센서의 데이터를 놀라운 속도와 정확도로 처리할 수 있습니다. 예를 들어, VPU는 5메가픽셀 RGB 이미지에 대해 최대 초당 1프레임(FPS)을 구현할 수 있으며, 지연 시간은 1밀리초(ms)에 불과합니다. 이러한 빠른 속도는 실시간 탐지 자율주행차와 감시 시스템과 같은 애플리케이션에 필수적인 분석 기능입니다.

기존 프로세서와 비교했을 때 VPU는 상당한 이점을 제공합니다. LEON425 프로세서보다 최대 4배 빠른 속도를 제공하고 전체 AI 파이프라인 처리량을 2.7FPS로 향상시킵니다. 이러한 성능 덕분에 VPU는 고속 의사 결정과 정밀한 시각 데이터 처리가 필요한 작업에 이상적입니다. 아래 표는 VPU가 다른 처리 솔루션보다 얼마나 우수한 성능을 제공하는지 보여줍니다.

이러한 측정 항목은 VPU가 에너지 효율성을 유지하면서 성능을 최적화하는 방법을 보여줍니다.

전력 효율

전력 효율성은 VPU의 핵심적인 특징입니다. 기존 프로세서보다 훨씬 적은 에너지를 소모하여 휴대용 기기와 엣지 애플리케이션에 이상적입니다. 예를 들어, VPU는 프레임당 4.38나노줄(nJ)의 낮은 에너지 소비량을 달성하는데, 이는 다른 프로세서의 18.5밀리줄(mJ)에 비해 훨씬 낮습니다. 이러한 효율성은 성능 저하 없이 장시간 작동을 보장합니다.

또한 VPU는 AI 작업에서 뛰어난 에너지 효율을 자랑합니다. 와트당 최대 7.48 × 10^4 TOPS의 성능을 제공하여 다른 솔루션을 훨씬 능가합니다. 따라서 자율주행차 및 실시간 감시와 같이 연속 작동이 필요한 애플리케이션에 적합합니다. VPU는 전력 소비를 줄임으로써 발열을 최소화하여 시스템 설계를 간소화하고 신뢰성을 향상시킵니다.

확장성 및 통합

VPU는 뛰어난 확장성과 AI 시스템과의 완벽한 통합을 제공합니다. VPU의 아키텍처는 소형 IoT 기기부터 대규모 산업 시스템에 이르기까지 광범위한 애플리케이션을 지원합니다. 이러한 유연성 덕분에 자율 로봇이나 의료 영상 시스템 등 특정 요구 사항에 맞춰 VPU를 조정할 수 있습니다.

AI와의 통합은 또 다른 주요 이점입니다. VPU는 AI 알고리즘과 원활하게 연동하여 학습 및 의사 결정 기능을 향상시킵니다. 예를 들어, 카메라와 센서의 데이터를 실시간으로 처리하여 시스템이 높은 정확도로 물체를 감지하고 패턴을 분석할 수 있도록 합니다. 이러한 통합을 통해 머신 비전 시스템은 적응성과 미래 경쟁력을 유지할 수 있습니다.

또한, VPU는 SIMD 및 VLIW 컴파일러를 포함한 풍부한 소프트웨어 지원을 통해 개발 프로세스를 간소화합니다. 이를 통해 AI 기반 솔루션 구현에 필요한 시간과 노력을 줄여 혁신과 최적화에 집중할 수 있습니다.

열 발산

열 방출은 비전 처리 장치(VPU)의 성능과 신뢰성에 중요한 요소입니다. VPU가 고속으로 시각 데이터를 처리할 때 열이 발생합니다. 이 열을 효과적으로 관리하지 않으면 시스템 안정성에 영향을 미치고 수명이 단축될 수 있습니다. 머신 비전 시스템에서 최적의 성능을 보장하려면 VPU가 열을 어떻게 처리하는지 이해해야 합니다.

VPU는 전력 효율을 고려하여 설계되어 발열을 줄이는 데 도움이 됩니다. 특수 아키텍처는 물체 감지 및 얼굴 인식과 같은 집중적인 작업 시 에너지 소비를 최소화합니다. 이러한 효율성 덕분에 VPU는 기존 프로세서에 비해 발열량이 적습니다. 하지만 이러한 장점에도 불구하고, 특히 연속 작동이 필요한 애플리케이션에서는 열 관리가 여전히 필수적입니다.

열 발산 문제를 해결하기 위해 제조업체는 VPU 설계에 첨단 냉각 솔루션을 통합합니다. 여기에는 방열판, 열 패드, 공기 흐름 시스템 등이 포함됩니다. 휴대용 기기의 경우, 소형화와 에너지 효율을 유지하기 위해 수동 냉각 방식이 자주 사용됩니다. 산업 시스템에서는 더 높은 작업 부하를 처리하기 위해 팬이나 액체 냉각과 같은 능동 냉각 솔루션이 필요할 수 있습니다.

Tip 냉각 시스템을 정기적으로 유지관리하면 과열을 방지하고 VPU의 수명을 연장할 수 있습니다.

방열은 시스템 확장성에도 중요한 역할을 합니다. VPU를 대형 시스템에 통합하면 여러 장치에서 발생하는 열이 누적될 수 있습니다. 효율적인 냉각 전략은 과중한 작업 부하에서도 시스템의 안정성과 일관된 성능을 보장합니다.

전력 효율을 우선시하고 효과적인 냉각 솔루션을 구현하면 VPU의 안정성을 유지하면서 성능을 최적화할 수 있습니다. 방열을 이해하면 강력하면서도 내구성이 뛰어난 시스템을 설계할 수 있습니다.

비전 처리 장치(VPU)는 탁월한 속도, 정확도, 그리고 에너지 효율을 제공하여 머신 비전 시스템에 혁신을 일으키고 있습니다. 시각 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 VPU는 의료, 자동차, 소매업 등의 산업에 필수적인 요소입니다. 컴퓨터 비전 분야의 AI 시장은 진단, 자동화, 그리고 고객 분석 분야의 발전에 힘입어 63.48년까지 2030억 15.8천만 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다. 또한, VPU 시장은 크게 성장하여 2032년에는 북미 시장만 XNUMX억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. AI 기술이 발전함에 따라 VPU는 혁신을 주도하며 더욱 스마트하고 효율적인 미래를 만들어갈 것입니다.

자주 묻는 질문

VPU는 GPU와 CPU와 무엇이 다릅니까?

VPU는 시각적 데이터 분석에 특화되어 있습니다. GPU나 CPU와 달리 객체 감지 및 얼굴 인식과 같은 작업에 중점을 둡니다. VPU의 아키텍처는 높은 정확도와 에너지 효율성을 보장하여 스마트 감시 시스템 및 머신 비전 애플리케이션에 이상적입니다.

VPU는 어떻게 감시 시스템을 개선합니까?

VPU는 스마트 감시 시스템이 비디오 피드를 실시간으로 처리할 수 있도록 지원합니다. 객체 감지 및 추적 기능을 향상시켜 보안 위협에 더욱 신속하게 대응할 수 있도록 합니다. 또한 머신러닝 알고리즘과 통합되어 시스템이 시간이 지남에 따라 적응하고 개선될 수 있도록 지원합니다.

VPU를 제조업의 품질 관리에 사용할 수 있나요?

네, VPU는 품질 관리에 탁월합니다. 시각적 데이터를 분석하여 제품의 결함 높은 정밀도를 자랑합니다. 실시간 처리 기능으로 검사 속도가 빨라지고 오류가 줄어들며 생산 효율성이 향상됩니다.

VPU는 휴대용 기기에 적합합니까?

VPU는 에너지 효율이 매우 높아 휴대용 기기에 적합합니다. 낮은 전력 소비로 배터리 수명을 늘리는 동시에 고성능을 유지합니다. 따라서 모바일 감시 및 IoT 기기와 같은 애플리케이션에 이상적입니다.

VPU는 대규모 데이터 분석을 어떻게 처리하나요?

VPU는 병렬 처리를 사용하여 대규모 데이터 분석을 효율적으로 관리합니다. 작업을 더 작은 단위로 나누어 더 빠른 결과를 보장합니다. 이러한 기능은 스마트 감시 시스템 및 AI 기반 자동화와 같은 애플리케이션에 필수적입니다.

도 참조

머신 비전 시스템의 이미지 처리 이해

머신 비전 시스템에서 카메라의 역할

비전 시스템에서 카메라 해상도의 기본

비전 시스템에 대한 특징 추출의 영향

오늘날의 응용 프로그램에서 픽셀 머신 비전 이해