visual processing unit

AI(GPU)

VPU: 画像処理に特化したAIチップ

- VPUとは VPUは、「Visual Processing Unit」(視覚処理装置)の略称で、画像や動画といった視覚情報を専門に扱うAIチップです。 従来、コンピューターで画像処理を行う場合はCPU(中央処理装置)やGPU(画像処理装置)が用いられてきました。しかし、近年のAI技術の進歩に伴い、自動運転や顔認証システム、ドローンなど、より高度な画像処理をリアルタイムで行う必要性が高まっています。 VPUは、こうした需要に応えるために開発されました。従来のCPUやGPUに比べて、はるかに高速かつ低電力で画像や動画データを処理できることが大きな特徴です。これは、VPUが人間の脳の視覚野を模倣したアーキテクチャを採用し、大量の画像データを並列処理することに特化して設計されているためです。 VPUの登場により、これまで以上に高精度かつリアルタイムな画像処理が可能になり、様々な分野への応用が期待されています。例えば、自動運転車では、周囲の状況を瞬時に認識して安全な走行を支援したり、工場では、製品の外観検査を自動化して品質管理の効率化を図ったりすることができます。 このように、VPUは、今後のAI社会を支える重要な技術として、ますます注目を集めていくと考えられます。
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画像処理の革命児:GPU

近年、「GPU」 という言葉を耳にする機会が増えてきました。特に、人工知能やデータサイエンスの分野では、GPUは必要不可欠な存在になりつつあります。元々GPUは、コンピューターグラフィックス、つまり画像処理を得意としていました。ゲームや動画編集など、複雑な画像を高速に処理する際に力を発揮してきたのです。 しかし、GPUの魅力はそれだけにとどまりません。GPUが持つ、膨大な数の演算装置を同時に稼働させる能力は、画像処理以外にも応用できることがわかってきました。これが、近年GPUが注目されている大きな理由です。 従来のCPUが、処理を順番に行うのに対し、GPUは多数の処理を同時並行で進めることができます。この特徴を「並列処理」と呼びますが、これはまさに、大量のデータを取り扱う人工知能やデータサイエンスの分野にうってつけだったのです。 このように、GPUは、従来のコンピューターの常識を覆し、様々な分野に革新をもたらす可能性を秘めています。この記事では、そんなGPUの基本的な仕組みや利点について、さらに詳しく解説していきます。