你可能听说过 CPU 和 GPU，但最近是不是也在一些资料或产品参数中看到了 “VPU”？小编第一次看到 VPU 时一脸懵，后来研究了一阵子，才搞清楚它在 AI 和边缘设备领域是多么关键的一颗“芯”。这篇文章，小编就来给大家好好聊聊 VPU是什么、和 CPU、GPU 有啥区别。
一、VPU到底是什么？
VPU，全称是 Vision Processing Unit（视觉处理器），顾名思义，它就是专门用来处理视觉类任务的芯片，比如图像识别、物体检测、视频处理、深度学习推理等。
它和 CPU、GPU 最大的不同就是：VPU 是为计算机视觉设计的专用加速器，不是通用计算单元。
简单说，CPU 像个全能大脑，啥都能做但效率不高；GPU 是个多线程选手，擅长图形和并行计算；而 VPU 则是专门针对视觉算法设计的“专业选手”，像神经网络的推理、图像处理、边缘识别这些，它都能轻松搞定，而且功耗还特别低。
关键媒体应用工作流程术语
- 媒体编码：将音频、视频和图像流或文件从一种格式转换为另一种格式的过程，同时压缩原始文件以减小其大小并保持质量。
- 媒体解码：将媒体文件或数据流转换为可播放格式的过程。
- 媒体转码：将媒体转换为不同文件类型的综合过程（包括编码和解码），结合自定义功能，如降低分辨率、调整比特率或更改编解码标准，以支持不断变化的网络条件和播放环境。
二、VPU适合用在哪些领域？
小编在研究 VPU 应用时发现，它真的是边缘计算和 AI 场景的“宝藏硬件”。以下这些领域，都能看到它的身影：
- 计算机视觉：摄像头实时识别、图像分类、视频分析等
- 智能监控：像机场、车站的监控摄像头，用来识别人脸、异常行为等
- 自动驾驶：车辆边缘设备实时处理图像数据，减少传输延迟
- 智能家居设备：比如扫地机器人识别障碍物、门铃摄像识别人脸等
- 工业检测：流水线产品瑕疵检测，VPU 能边拍边分析，效率超高
- AR/VR设备：头戴设备实时识别用户行为、空间感知
三、VPU vs CPU vs GPU：差别在哪里？
这几个处理器你可能搞混了，下面小编给大家画个对比图：
| 类型 | 全称 | 主要职责 | 适用场景 | 优势 | 功耗 |
|---|---|---|---|---|---|
| CPU | Central Processing Unit | 通用计算 | 操作系统、后台处理 | 灵活、通用 | 中等 |
| GPU | Graphics Processing Unit | 图形/并行计算 | 游戏、AI训练、图形处理 | 并行能力强 | 较高 |
| VPU | Vision Processing Unit | 视觉处理专用 | 计算机视觉、AI推理 | 实时性强、低功耗 | 极低 |
如果你只是想做一个网页服务器，CPU 就够了；做 AI 训练就用 GPU；如果你是设备侧跑视觉任务，比如摄像头分析，那就得用 VPU，专芯专用才高效。
四、VPU有哪些代表产品或平台？
说到市面上的 VPU，大家可能最熟的就是 Intel 家的 Movidius。小编当时做毕业设计的时候就用过他们家的 USB 加速棒，插在树莓派上做口罩识别，真的是轻便又好用。还有 Google Coral 出的一些开发板，它家的 Edge TPU 跑 TensorFlow Lite 模型真的贼快，适合小型项目、边缘部署的 AI 应用。
国产的也不差，比如华为的昇腾、百度昆仑这些，虽然主打的是大模型和云端推理，但也有些轻量化的模块可以嵌入设备端。当然，挑选的时候还是要看你做什么项目、预算多少。小编的建议是：如果你刚开始接触，可以从入门级的 USB 棒或者 Google Coral 开发板试试，别一上来就整那些高门槛的工业设备。
五、VPU在实际应用中的优势体现
很多朋友问我，“VPU 到底好在哪儿？和 GPU 比，它真的有优势吗？”小编的经验是，真要比 GPU，VPU 当然不如它算得快，但问题是——不是所有场景都能塞个动辄几十瓦的 GPU 啊。
比如你做个智能门铃，要识别访客长啥样，还要本地跑模型、实时响应。这时候你不能指望一直连接云端，既费电又延迟。而 VPU 就特别合适，它体积小、功耗低，运行时都感觉不到它在发热，但模型推理速度完全够用，几毫秒就能出结果，非常适合“随时待命”的边缘设备。
而且，现在很多平台都支持 TensorFlow Lite、ONNX、OpenVINO 这种开源框架，部署模型不再是难事，小白都能慢慢摸索着上手。小编亲测，结合这些工具用 VPU 跑视觉模型，真的是“既轻又快”，特别有成就感。
六、常见问题解答
1. VPU 能用来训练模型吗？
不行，VPU 更适合做“推理”，也就是执行已经训练好的模型。
2. VPU 能替代 GPU 吗？
不能完全替代，GPU 更适合通用计算和训练；VPU 更适合特定 AI 应用场景。
3. 使用 VPU 开发门槛高吗？
现在很多 VPU 平台都支持 TensorFlow Lite、OpenVINO 等工具，开发体验越来越友好。
4. 怎么判断设备有没有 VPU？
查看设备参数说明，或者用 lshw、lsusb 命令查看硬件信息。
5. VPU 在手机中也有应用吗？
有，比如苹果 A 系列芯片内建的 “神经网络引擎” 也有类似 VPU 的设计概念。
