VPU: Qué es esta unidad de procesamiento ligada a la IA y cuáles son las diferencias con una GPU

Actualizado a: 19 de enero de 2024

Cada vez existen más unidades de procesamiento diferentes, como la CPU, la GPU, la NPU, PPU, y ahora también ha aparecido el concepto de VPU. Si aún no sabes qué es exactamente esta unidad, aquí te lo explicamos todo, además de mostrarte las diferencias que existen con una GPU y sus similitudes.

¿Qué es la VPU?

Una VPU (Vision Processing Unit), también conocida como Unidad de Procesamiento de Visión Artificial, representa un tipo de chip diseñado con el propósito de agilizar el proceso de aprendizaje automático y avanzar en el campo de la inteligencia artificial, especialmente en lo que respecta a la percepción visual y el análisis de imágenes.

En esencia, esta VPU funciona como un impulsor de la IA capaz de llevar a cabo una variedad de tareas, entre las que se incluye el procesamiento de imágenes. La VPU se encuentra dentro del grupo de chips especializados destinados al aprendizaje automático, al igual que la GPU (Graphics Processing Unit), si bien presentan distinciones que exploraremos con más detalle posteriormente, ya que, a pesar de las similitudes en sus aplicaciones, no son idénticas.

La VPU tiene su aplicación en las redes neuronales convolucionales, al igual que algunas GPUs, si bien su enfoque es más específico. Además, al elegir una VPU, es esencial tener en cuenta diversas consideraciones, dado que estas unidades pueden variar en términos de capacidad y rendimiento. Por ejemplo, ciertas VPUs son capaces de procesar imágenes en resoluciones nativas de hasta 4K y ofrecen compatibilidad con hasta 8 sensores conectados directamente. Cabe recordar que una mayor cantidad de sensores soportados y una resolución más alta se traducen en una UPV de mayor calidad y precisión.

Algunos ejemplos de VPU que se pueden encontrar comercialmente son:

• Intel Movidius Myriad, empleada en Google Clips, Google Project Tango, drones DJI, etc.
• Google Pixel Visual Core (PVC) usada en los dispositivos móviles Google Pixel.
• Microsoft VPU integrada en las HoloLens.
• Yann LeCun NeuFlow una VPU implementada en FPGA con arquitectura Dataflow.
• NVIDIA PVA (Programmable Vision Accelerator), un procesador de visión con arquitectura VLIW.
• Otros como la MIT Eyeriss, IBM TrueNorth, Qualcomm Zeroth Neural, etc.

¿Qué son las redes neuronales convolucionales?

Las redes neuronales convolucionales (RNC), o Convolutional Neural Networks (CNN) en inglés, son un tipo especializado de arquitectura de redes neuronales artificiales diseñadas específicamente para el procesamiento y análisis de datos con estructura de malla, como imágenes y, en ocasiones, datos secuenciales.

Estas redes fueron inspiradas por el funcionamiento del sistema visual en los seres vivos, donde las neuronas procesan información localmente y luego combinan esas respuestas para percibir patrones más complejos. Para ello, se emplea una capa de convolución que aplica filtros a regiones pequeñas de los datos de entrada, como píxeles de una imagen. Cada filtro detecta características específicas, como bordes, texturas o formas en diferentes partes de la imagen. A medida que se profundiza en la red, las capas convolucionales anteriores alimentan información a las siguientes, permitiendo la detección de patrones más abstractos y complejos.

Las redes neuronales convolucionales se han vuelto fundamentales en tareas de visión computacional, como la clasificación de imágenes, la detección de objetos, el reconocimiento facial y la segmentación de imágenes, debido a su habilidad para capturar características jerárquicas y aprender representaciones significativas de los datos de entrada. Estas redes también han demostrado ser eficientes para resolver problemas en otras áreas, como el procesamiento del lenguaje natural y la biología computacional. Su capacidad para extraer características automáticamente y su estructura jerárquica las hacen extremadamente valiosas en el campo del aprendizaje profundo y la inteligencia artificial.

¿Cómo funciona la VPU?

Para asegurar el funcionamiento correcto de una VPU, es esencial emplear un sistema compuesto por un codificador y un decodificador, conjuntamente con soluciones como el conjunto de herramientas de código abierto OpenVINO.

Por otro lado, también es imperativo realizar un preprocesamiento inicial a través de interfaces de programación de aplicaciones (APIs) como OpenCV u otras bibliotecas ya existentes. Esto permitirá la invocación de modelos previamente entrenados mediante plataformas como TensorFlow o Caffe.

En lo que respecta a su aspecto de hardware, la VPU se enfoca en acelerar precisamente estas tareas a través de unidades de cómputo diseñadas específicamente para funcionar como motores neuronales. Estas unidades están particularmente orientadas a optimizar la ejecución de cálculos relacionados con la visión artificial y tareas afines.

Ventajas y desventajas

En relación a las ventajas asociadas al uso de una VPU, es fundamental destacar los siguientes puntos positivos:

• Rendimiento optimizado: estas unidades se diseñan específicamente para tareas de visión artificial, lo que les confiere la capacidad de procesar imágenes y ejecutar algoritmos visuales de manera altamente eficiente y veloz. Su arquitectura especializada se encuentra minuciosamente optimizada para acelerar el tratamiento de imágenes y videos.
• Eficiencia energética: la VPU destaca por su notable eficiencia en términos de consumo energético, lo que las convierte en una opción sobresaliente para dispositivos que cuentan con recursos limitados, como dispositivos móviles o sistemas embebidos. Su diseño está configurado para realizar cálculos intensivos manteniendo un consumo energético relativamente bajo.
• Precisión superior en tareas visuales: mediante algoritmos y atributos especialmente diseñados para la visión artificial, estas unidades logran alcanzar una precisión superior en la detección, clasificación y reconocimiento de objetos en imágenes y videos.
• Escalabilidad: en ciertos casos, estas unidades se presentan en forma de tarjetas, mientras que en otros pueden adoptar la forma de unidades externas conectadas a través de USB. Esta versatilidad permite una escalabilidad sencilla, pues se pueden agregar más unidades VPU cuando se requiera un mayor poder de procesamiento.

No obstante, también es necesario considerar algunas desventajas, tales como:

• Limitaciones en tareas de propósito general: las VPUs se diseñan para tareas específicas de visión artificial, lo que puede limitar su capacidad para abordar tareas generales que no estén relacionadas con la visión. Esto implica que, en comparación con las GPUs, no presentan el mismo nivel de versatilidad.
• Dependencia del software y el soporte: estas unidades demandan software y bibliotecas especializadas para exprimir su potencial al máximo. Esto, a su vez, requiere un entorno de desarrollo bien estructurado y un soporte continuo por parte del fabricante para garantizar una integración adecuada y un rendimiento óptimo.

VPU vs GPU: diferencias y similitudes principales

Tal como se ha mencionado previamente, es evidente que existen similitudes entre la VPU y la GPU, pero es crucial comprender que son entidades distintas. Vamos a detallar de manera específica cuáles son las diferencias más destacables:

• La GPU es concebida para maximizar la eficiencia en la rasterización y el mapeo de texturas. En consecuencia, su arquitectura se configura de manera diferente a la de la VPU. Esto también se refleja en la memoria VRAM, que se optimiza para sobresalir en tareas de esta naturaleza. No obstante, es importante destacar que la GPU también puede emplearse en tareas más genéricas.
• La VPU está diseñada con el propósito de optimizar el rendimiento en la aceleración de procesos de visión computerizada o visión artificial. Aunque puedan presentarse similitudes con la GPU, no se trata de la misma cosa. Adicionalmente, la VPU suele orientarse a potenciar la eficiencia por unidad de energía consumida, demostrando un alto nivel de eficacia.
• En términos generales, la GPU suele exhibir un rendimiento superior, mientras que la VPU tiende a ser más especializada y se dirige a tareas concretas.
• En cuanto al ámbito de aplicación, mientras que la GPU encuentra su terreno en áreas como los videojuegos, la computación de alto rendimiento (HPC), la informática de propósito general en GPU (GPGPU), y la aceleración de la inteligencia artificial, la VPU se enfoca en mercados como la robótica, el Internet de las Cosas (IoT), la industria, la realidad virtual y aumentada, las cámaras inteligentes, los vehículos autónomos y otros dispositivos que integran sistemas de visión.

Por cierto, tampoco hay que confundir la VPU con la NPU, siendo ésta última una unidad de procesamiento también encargada de acelerar las cargas de trabajo de IA, pero no específica para la visión artificial.

Es decir, la VPU representa una categoría de acelerador de redes neuronales artificiales que se ubica en un espacio intermedio entre la GPU, DSP (Digital Signal Processor), la CPU (Central Processing Unit), entre otros.

Usos de la VPU

Respecto a las potenciales aplicaciones y usos de una VPU, es relevante destacar las siguientes posibilidades:

• Capacitar a robots con capacidad de visión computarizada.
• Equipar vehículos autónomos que dependan de sensores de visión y capacidades de reconocimiento.
• Incorporar en dispositivos de diversa índole, como dispositivos móviles, capacidades de visión artificial.
• Satisfacer las necesidades de visión artificial en entornos del Internet de las Cosas (IoT).
• Contribuir en los ámbitos de la realidad virtual, la realidad aumentada y la realidad mixta.
• Aplicar en la industria para sistemas de maquinaria que emplean visión artificial en procesos de producción, inspección y control de calidad.
• Implementar en cámaras inteligentes y otros sistemas de seguridad automatizados e inteligentes.
• Utilizar en cualquier equipo que requiera reconocimiento de objetos o habilidades de percepción visual.
• Otros.

En esencia, las aplicaciones de una VPU son sumamente versátiles y pueden abarcar una amplia gama de contextos donde se demande habilidades de visión y reconocimiento.