[2025] VPU là gì? | Tổng quan kiến thức về VPU

VPU là gì? – Khi nhắc đến các bộ xử lý trong máy tính, hầu hết mọi người đều quen thuộc với CPU (Central Processing Unit – Bộ xử lý trung tâm) và GPU (Graphic Processing Unit – Bộ xử lý đồ họa). Tuy nhiên, với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ và nhu cầu ngày càng cao về xử lý hình ảnh, VPU (Bộ xử lý thị giác) đã xuất hiện như một giải pháp đột phá và hiệu quả.

Trong bài viết này, VinaHost sẽ giới thiệu về VPU – từ những khái niệm cơ bản đến ứng dụng đột phá trong đời sống hiện đại – giúp bạn hiểu rõ hơn về sức mạnh của công nghệ và tầm ảnh hưởng của nó trong thời đại số.

1. VPU là gì? ví dụ về VPU 

VPU là viết tắt của Vision Processing Unit (đơn vị xử lý thị giác) – một loại chip chuyên dụng được thiết kế để xử lý các tác vụ liên quan đến thị giác máy tính.

CPU là bộ xử lý trung tâm của máy tính, còn GPU chuyên về xử lý hình ảnh và đồ họa. Trong khi đó, VPU (Bộ xử lý thị giác) lại được thiết kế đặc biệt để xử lý hình ảnh và video nhanh chóng, chính xác và tiết kiệm năng lượng.

VPU là một loại chip chuyên dùng cho các tác vụ liên quan đến thị giác máy tính. Nó có thể xử lý đồng thời nhiều hình ảnh, giúp hệ thống nhanh chóng đưa ra quyết định dựa trên những thông tin hình ảnh thu thập được từ môi trường xung quanh.

Ví dụ: Intel Movidius Myriad X là một VPU tiêu biểu, được tích hợp trong các thiết bị như Intel Neural Computing Stick. Chip này hỗ trợ các ứng dụng nhận dạng đối tượng, phân loại hình ảnh và tính toán độ sâu, từ đó tăng tốc độ xử lý dữ liệu hình ảnh. Công nghệ này đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực an ninh, robot tự động và xe tự lái.

2. Cách thức hoạt động của VPU 

Quá trình hoạt động của VPU diễn ra qua một chuỗi các bước liên tục và được tối ưu hóa để xử lý hình ảnh dữ liệu, giúp nhận dạng tác vụ, phân loại và phân tích thị giác máy tính một cách nhanh chóng và chính xác. Dưới đây là mô tả chi tiết về cách thức hoạt động của VPU:

• Nhận dữ liệu đầu vào: VPU thu thập hình ảnh dữ liệu từ các hình ảnh hoặc máy ảnh cảm biến, có thể là hình ảnh tĩnh hoặc video liên tục. Sau đó chuyển đổi sang dạng số hóa và chuyển sang dạng mà VPU có thể xử lý, thường là các khung hình (Frame) với pixel và định dạng.
• Tiền xử lý: Trước khi xử lý chính, VPU thực hiện các bước tiền xử lý như điều chỉnh độ sáng, độ tương phản, cân bằng màu sắc và thay đổi hình ảnh kích thước để đảm bảo dữ liệu
  • Lọc nhiễu: Áp dụng các bộ lọc thuật toán (ví dụ: bộ lọc Gaussian, bộ lọc trung bình) nhằm loại bỏ nhiễu và cải thiện chất lượng hình ảnh.
  • Phân vùng dữ liệu: Một số hệ thống có thể thực hiện phân vùng.
• Trích xuất đặc điểm: VPU sử dụng các thuật toán thị giác máy tính để trích xuất các đặc điểm quan trọng từ dữ liệu hình ảnh và video. Các đặc điểm này có thể bao gồm các cạnh, góc, kết cấu và màu sắc của các đối tượng trong hình ảnh.
• Phân tích và nhận diện: VPU sử dụng các mô hình máy học để phân tích các đặc điểm đã trích xuất và nhận diện các đối tượng, hành động, sự kiện trong hình ảnh và video. Các mô hình này có thể được huấn luyện trước hoặc được huấn luyện trực tiếp trên thiết bị.
• Đưa ra kết quả: Cuối cùng VPU đưa ra kết quả phân tích dưới dạng thông tin hữu ích, chẳng hạn như vị trí của các đối tượng, nhãn phân loại và cảnh báo sự kiện.

3. Các thành phần chính của VPU 

VPU (Bộ xử lý thị giác) được thiết kế đặc biệt để xử lý hình ảnh và video. Mặc dù cách bố trí của VPU có thể khác nhau tùy theo nhà sản xuất, nhưng hầu hết các VPU hiện đại đều có những thành phần cơ bản sau:

• Hệ thống tính toán thần kinh: Đây là “trái tim” của VPU, chuyên thực hiện các phép tính nặng như tính toán ma trận và tích chập – những thao tác quan trọng trong các mạng nơ-ron nhân tạo (CNN). Nhờ vậy, VPU có thể nhận diện đối tượng, phân loại và phân đoạn hình ảnh một cách nhanh chóng và hiệu quả.
• Bộ xử lý Vector: Các bộ xử lý này giúp thực hiện đồng thời nhiều phép tính trên hàng loạt dữ liệu, từ đó tăng tốc xử lý các tác vụ liên quan đến hình ảnh, video cũng như các quá trình như xử lý tín hiệu hình ảnh (ISP) và mã hóa/giải mã video.
• Bộ nhớ cục bộ: Đây là bộ nhớ tốc độ cao dùng để lưu trữ tạm thời các dữ liệu hình ảnh và video. Việc này giúp giảm thời gian truy xuất dữ liệu từ bộ nhớ chính, làm tăng tốc độ xử lý và giảm độ trễ.
• Bộ phận kết nối với CPU/GPU: VPU cần các bộ phận này để giao tiếp và trao đổi dữ liệu với các thành phần khác như CPU, GPU và bộ nhớ chính. Chúng bao gồm các giao diện I/O, bộ điều khiển bộ nhớ và các mạch điều khiển khác.
• Bộ xử lý hình ảnh (ISP): Một số VPU, đặc biệt là những thiết kế cho ứng dụng camera, còn tích hợp ISP. Bộ xử lý này chịu trách nhiệm xử lý tín hiệu hình ảnh thô từ cảm biến, như khử nhiễu, điều chỉnh cân bằng trắng và độ tương phản, giúp cải thiện chất lượng hình ảnh.

Xem thêm: NPU là gì? | So sánh sự khác nhau giữa NPU, CPU, GPU

4. Tính ứng dụng của VPU 

VPU được hỗ trợ về khả năng tính toán mạnh mẽ và hiệu suất cao trong xử lý dữ liệu hình ảnh, vì thế VPU được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực yêu cầu xử lý thị giác thời gian thực hoặc trên các thiết bị nhúng. Dưới đây là các ứng dụng của VPU:

4.1 Camera thông minh

VPU giúp tối ưu hóa hiệu suất và tốc độ xử lý hình ảnh trong hệ thống camera thông minh, đặc biệt là trong lĩnh vực an ninh và giám sát.

• Nhận diện khuôn mặt: Xác định danh tính cá nhân, kiểm soát ra vào trong hệ thống bảo mật hoặc mở khóa bằng khuôn mặt, nhận dạng khuôn mặt.
• Phát hiện chuyển động: Xử lý hình ảnh theo thời gian thực tế để phát hiện các hành vi đáng ngờ hoặc cảnh báo khi có kẻ xâm nhập vào khu vực giám sát.
• Phân tích hành động: Nhận diện hành động bất thường như gây nguy hiểm, té ngã hoặc đột nhập vào hệ thống an ninh công cộng hoặc gia đình.

4.2 Hỗ trợ trong việc lái xe 

Trong ngành ô tô, VPU xử lý dữ liệu từ các cảm biến và camera trên xe để hỗ trợ an toàn và tự động lái. Cụ thể:

• Nhận diện làn đường: VPU xác định các vạch kẻ đường, giúp xe giữ đúng làn hoặc cảnh báo khi xe lệch làn.
• Phát hiện biển báo giao thông: VPU nhận diện các biển báo, từ đó điều chỉnh tốc độ xe hoặc đưa ra cảnh báo cho người lái.
• Phát hiện vật cản: VPU phát hiện chướng ngại như người đi bộ, xe cộ hay động vật, giúp xe tránh va chạm.

4.3 Thiết bị IoT

VPU được tích hợp vào các thiết bị IoT để tăng cường khả năng xử lý hình ảnh trong môi trường gia đình và công nghiệp

• Chuông cửa thông minh: Xác định người đang đứng trước cửa, phân biệt giữa nhà, khách hoặc kẻ lạ.
• Hệ thống giám sát trẻ em: Phát hiện chuyển động hoặc nhận diện khuôn mặt để gửi cảnh báo khi có điều bất ngờ xảy ra.
• Robot dọn dẹp thông minh: Xử lý hình ảnh để nhận biết vật cản, lập bản đồ không gian và đường đi tối ưu.

4.4 Thực tế tăng cường (AR – Augmented Reality)

VPU đóng vai trò xử lý hình ảnh trong các ứng dụng AR/VR, mang lại trải nghiệm mượt mà hơn cho người dùng. Hỗ trợ theo dõi chuyển động chính xác, giúp cải thiện hiệu suất của các thiết bị như kính thông minh, game VR.

• Ứng dụng AR trên điện thoại: Cải thiện hiệu suất của các ứng dụng AR
• Kính AR: Hỗ trợ vật thể nhận dạng, hiển thị giá đỡ hoặc cung cấp thông tin về vật thể trong môi trường thực tế.
• Hướng dẫn du lịch bằng AR: Xử lý hình ảnh để cung cấp thông tin về các địa điểm du lịch khi người dùng quét máy ảnh vào một địa danh.

4.5 Y tế chăm sóc sức khỏe

Trong y tế, VPU đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý các hình ảnh y khoa như X-quang, CT và MRI. Nhờ đó, các ứng dụng phân tích hình ảnh trở nên chính xác hơn, giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh nhanh chóng và hiệu quả.

• Phân tích hình ảnh y khoa: VPU giúp phát hiện các bất thường trong hình ảnh như khối u, sai lệch cấu trúc xương hoặc các dấu hiệu bệnh lý thần kinh qua các ảnh X-quang, MRI, CT Scan.

• Thiết bị đeo thông minh: Công nghệ VPU tích hợp trong thiết bị đeo giúp theo dõi và phân tích hình ảnh liên tục, từ đó phát hiện sớm dấu hiệu bệnh hoặc giám sát quá trình phục hồi của bệnh nhân.

• Hỗ trợ chẩn đoán từ xa: Bác sĩ có thể đọc và phân tích hình ảnh y khoa ngay trên thiết bị di động, cho phép hỗ trợ chẩn đoán từ xa một cách hiệu quả.

4.6 Drone (Máy bay không người lái)

VPU giúp drone xử lý hình ảnh nhanh chóng mà không cần kết nối internet, giúp tăng tính độc lập và khả năng phản ứng nhanh.

• Theo dõi đối tượng: Drone có thể tự động theo dõi người hoặc phương tiện di chuyển.
• Lập bản đồ 3D: Phân tích hình ảnh từ trên cao để tái tạo bản đồ địa hình hoặc môi trường xây dựng.
• Tránh vật cản: Phát hiện vật cản trên đường để điều chỉnh hướng đi hoặc hạ cánh an toàn.

5. Ưu và nhược điểm của VPU 

5.1. Ưu điểm của VPU

Tiết kiệm năng lượng vượt trội

VPU được thiết kế tối ưu cho các tác vụ thị giác máy tính, dẫn đến hiệu suất trên watt cao hơn đáng kể so với CPU hoặc GPU. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các thiết bị di động, thiết bị nhúng và các ứng dụng IoT, nơi mà thời lượng pin là yếu tố then chốt.

Ví dụ, trong các camera giám sát chạy bằng pin hoặc robot di động, VPU cho phép kéo dài thời gian hoạt động mà không cần sạc lại thường xuyên.

Hiệu suất cao cho các tác vụ thị giác:

VPU được xây dựng với các đơn vị xử lý chuyên dụng, chẳng hạn như các đơn vị tính toán thần kinh, giúp tăng tốc các thuật toán thị giác máy tính như nhận diện đối tượng, phân đoạn hình ảnh và theo dõi chuyển động. Điều này dẫn đến tốc độ xử lý nhanh hơn đáng kể so với CPU khi thực hiện các tác vụ tương tự, cho phép các ứng dụng thời gian thực như xe tự lái và hệ thống giám sát hoạt động hiệu quả.

Kích thước nhỏ gọn và khả năng tích hợp:

VPU thường có kích thước nhỏ gọn, cho phép tích hợp dễ dàng vào các thiết bị nhúng và thiết bị di động. Chúng không yêu cầu hệ thống làm mát phức tạp như GPU, giúp giảm chi phí và kích thước tổng thể của thiết bị.

Xử lý tại chỗ:

VPU cho phép xử lý dữ liệu hình ảnh và video trực tiếp trên thiết bị, loại bỏ nhu cầu truyền dữ liệu lên đám mây. Điều này giúp giảm độ trễ, tăng cường bảo mật và giảm tải cho mạng. Ví dụ, trong các hệ thống giám sát thông minh, VPU có thể phân tích video ngay tại camera, chỉ gửi cảnh báo khi phát hiện sự kiện bất thường.

5.2 Nhược điểm của VPU

Chuyên dụng và không linh hoạt:

VPU được thiết kế để xử lý các tác vụ thị giác máy tính, và không thể thay thế CPU hoặc GPU cho các mục đích sử dụng chung. Chúng không phù hợp cho các tác vụ tính toán đa năng hoặc các ứng dụng không liên quan đến thị giác.

Khả năng tính toán tổng quát thấp:

Mặc dù VPU vượt trội trong các tác vụ thị giác, nhưng chúng có khả năng tính toán tổng quát thấp hơn so với CPU và GPU. Chúng không thể xử lý các tác vụ tính toán phức tạp hoặc các ứng dụng yêu cầu khả năng tính toán song song lớn.

Phụ thuộc vào phần mềm và công cụ chuyên dụng:

VPU thường yêu cầu các công cụ và phần mềm chuyên dụng từ nhà sản xuất, chẳng hạn như SDK (Software Development Kit – công cụ phát triển phần mềm) và trình biên dịch. Điều này có thể gây khó khăn cho việc phát triển ứng dụng và hạn chế khả năng tương thích giữa các nền tảng khác nhau.

Ví dụ: để tận dụng tối đa sức mạnh của Google Coral Edge TPU, nhà phát triển cần sử dụng Google Coral SDK hay Intel OpenVINO.

6. So sánh giữa VPU, CPU, GPU 

Để so sánh giữa GPU, CPU, VPU, chúng ta cần hiểu rõ về định nghĩa, chức năng và mục đích sử dụng của từng loại. Dưới đây là phân tích chi tiết và bảng so sánh để bạn dễ dàng hình dung.

6.1 CPU (Bộ xử lý trung tâm)

Định nghĩa: Bộ xử lý trung tâm, thường được gọi là “bộ não” của máy tính, cam kết thực hiện các lệnh từ chương trình bằng cách xử lý tuần tự hoặc đa nhiệm.

Kiến trúc: 

• Nó có nhiều lõi (thường từ 4 đến 16), mỗi lõi có thể xử lý một luồng lệnh.
• CPU tập trung vào việc xử lý tuần tự các lệnh, với hiệu suất cao cho từng lệnh riêng lẻ.
• Có nhiều bộ nhớ đệm (cache) để tăng tốc độ truy cập dữ liệu.

Chức năng:

• Xử lý các tác vụ chung, từ hệ điều hành đến các ứng dụng.
• Kiểm soát và điều phối hoạt động của các thành phần khác trong máy tính.
• Xử lý các lệnh tuần tự một cách hiệu quả.

Mục đích: Xử lý đa năng, phù hợp với nhiều loại tác vụ khác nhau.

6.2 GPU (Bộ xử lý đồ họa)

Định nghĩa: Đơn vị xử lý đồ họa, được thiết kế đặc biệt để xử lý các tác vụ đồ họa như dựng hình 3D, hiển thị video và trò chơi.

Kiến trúc: 

• GPU có hàng nghìn lõi xử lý nhỏ hơn, được thiết kế để xử lý song song các tác vụ đồ họa.
• Nó tối ưu hóa cho việc xử lý các phép toán, cần thiết cho đồ họa 3D và các ứng dụng tính toán song song.
• GPU có băng thông bộ nhớ lớn để xử lý lượng lớn dữ liệu đồ họa.

Chức năng:

• Xử lý các tác vụ song song, đặc biệt là các phép toán ma trận, rất phù hợp cho đồ họa 3D và render video.
• Tăng tốc xử lý đồ họa, giúp hiển thị hình ảnh mượt mà hơn.
• Được sử dụng trong các ứng dụng AI và học máy để tăng tốc quá trình tính toán.

Mục đích: Xử lý đồ họa chuyên sâu và tăng tốc các tác vụ tính toán song song. Tham khảo ngay dịch vụ VPS GPU của Vinahost

Xem thêm: vGPU là gì? | Tổng quan kiến thức về vGPU

6.3 VPU (Bộ xử lý thị giác)

Định nghĩa: Đơn vị xử lý thị giác, là một loại chip chuyên dụng được thiết kế để xử lý các tác vụ liên quan đến thị giác máy tính và trí tuệ nhân tạo (AI).

Kiến trúc:

• Nó tối ưu hóa cho việc xử lý các thuật toán học sâu liên quan đến xử lý hình ảnh và video.
• VPU thường có hiệu suất cao và tiêu thụ điện năng thấp, phù hợp cho các thiết bị di động và nhúng.

Chức năng:

• Xử lý hình ảnh và video trong thời gian thực.
• Thực hiện các tác vụ như nhận diện khuôn mặt, phát hiện vật thể và theo dõi chuyển động.
• Tối ưu hóa cho các ứng dụng AI liên quan đến thị giác máy tính.

Mục đích: Xử lý các tác vụ thị giác máy tính một cách hiệu quả và tiết kiệm năng lượng.

6.4. Bảng so sánh tóm tắt giữa CPU, GPU và VPU

7. Tương lai của VPU 

Với sự phát triển mạnh mẽ của AI biên và nhu cầu xử lý dữ liệu thời gian thực ngày càng tăng, VPU đang trở thành một thành phần không thể thiếu trong các hệ thống điện toán hiện đại. Các xu hướng chính định hình tương lai của VPU bao gồm:

• Các công ty công nghệ hàng đầu như Intel, NVIDIA và Google đang tích cực tích hợp VPU vào các hệ thống lớn hơn, chẳng hạn như hệ thống trên chip (SoC) và các nền tảng AI. Việc này giúp VPU có thể hoạt động liền mạch với các thành phần khác như CPU, GPU và TPU, từ đó tạo ra các giải pháp điện toán mạnh mẽ và hiệu quả hơn.
• Xu hướng kết hợp VPU với các loại chip khác, chẳng hạn như CPU và TPU, ngày càng trở nên phổ biến. Sự kết hợp này cho phép khai thác tối đa thế mạnh của từng loại chip, mang đến các giải pháp điện toán tối ưu cho từng ứng dụng cụ thể. Chẳng hạn, VPU có thể đảm nhận các tác vụ thị giác máy tính, trong khi CPU xử lý tác vụ tổng quát và TPU chịu trách nhiệm cho các tác vụ AI chuyên sâu.
• Để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của các ứng dụng AI biên, VPU đang được tối ưu hóa nhằm xử lý dữ liệu trực tiếp trên thiết bị. Điều này bao gồm việc nâng cao hiệu suất, giảm mức tiêu thụ điện năng và tăng cường khả năng bảo mật, làm cho VPU trở thành một lựa chọn lý tưởng trong các môi trường tính toán ở biên.
• VPU cũng đang mở rộng phạm vi ứng dụng của mình sang nhiều lĩnh vực mới, từ thực tế ảo/tăng cường (VR/AR), robot học đến y tế và nông nghiệp thông minh. Trong tương lai, các thiết bị VPU có thể sẽ xuất hiện trong cả những thiết bị gia dụng thông minh và các hệ thống công nghiệp phức tạp, mở ra một kỷ nguyên mới trong công nghệ.
• Cuối cùng, các nhà nghiên cứu và kỹ sư đang nỗ lực phát triển các kiến trúc VPU mới nhằm cải thiện hiệu suất, hiệu quả và tính linh hoạt của công nghệ này. Những tiến bộ bao gồm việc khám phá các vật liệu tiên tiến, ứng dụng các kỹ thuật thiết kế chip hiện đại và phát triển các thuật toán AI đột phá, hứa hẹn mang lại nhiều bước đột phá trong tương lai.

8. Tổng kết 

VPU không chỉ là một bước tiến trong công nghệ xử lý hình ảnh, mà còn là nền tảng cho sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và các ứng dụng thông minh trong tương lai. Sự kết hợp giữa hiệu suất cao, tiết kiệm năng lượng và khả năng xử lý tại chỗ của VPU sẽ mở ra những cánh cửa mới cho các thiết bị và hệ thống thông minh, mang lại những trải nghiệm tốt hơn và tiện ích hơn cho con người.

Mời bạn truy cập vào blog của VinaHost TẠI ĐÂY để theo dõi thêm nhiều bài viết mới. Hoặc nếu bạn muốn được tư vấn thêm về dịch vụ VPS Windows, VPS MMO, VPS Forex, VPS n8n thì có thể liên hệ với chúng tôi qua:

• Email: support@vinahost.vn
• Hotline: 1900 6046
• Livechat: https://livechat.vinahost.vn/chat.php

Xem thêm một số bài viết khác:

dGPU là gì? | Tổng quan kiến thức về dGPU

iGPU là gì? | Tổng quan kiến thức về iGPU

eGPU là gì? | Cấu tạo, Hoạt động & Phân loại của eGPU

Nvidia Tesla là gì? | Tổng quan kiến thức về Nvidia Tesla