O que é VPU?
A fábrica de pixels está em todo lugar — nas câmeras do semáforo, nos monitores e televisores, nos drones que vigiam o campo, nos smartphones que você não larga. Tudo vê. Nada escapa. Mas, por trás desse olhar digital, há um cérebro escondido. Chama-se VPU.
A VPU não sonha, não pensa, não erra. Ela processa. E enquanto o mundo tenta decifrar a próxima onda da inteligência artificial, esse pequeno cérebro já está aqui, fazendo a visão computacional acontecer.
Mas o que é essa tal de VPU?
A VPU, ou Unidade de Processamento Visual, em português, é um microprocessador especializado em visão computacional.
Este chip foi construído para executar algoritmos de reconhecimento de imagens, objetos e padrões, otimizando o uso de inteligência artificial em dispositivos. Diferente de CPUs e GPUs, a VPU foi criado especificamente para interpretar dados de vídeo de forma eficiente, com alto desempenho e baixo consumo energético.
O componente é amplamente utilizado em sistemas de câmeras inteligentes, drones, dispositivos móveis, equipamentos de monitoramento e automação industrial. Seu papel principal é, portanto, processar imagens e vídeos diretamente, eliminando a necessidade de transferir dados para outras unidades de processamento — o que reduz a latência e aumenta a eficiência em aplicações que exigem respostas rápidas.
Como funciona uma VPU?
Uma VPU opera como um processador especializado, otimizado para realizar tarefas de visão computacional e inteligência artificial com precisão e eficiência.
Abaixo está uma explicação prática e detalhada, passo a passo:
Etapa 1: entrada de dados visuais diretamente dos sensores
A VPU se conecta diretamente a sensores, como câmeras, para capturar dados visuais (imagens ou vídeos) sem necessidade de passar por processadores intermediários.
Tal conexão direta elimina o uso de buffers externos, reduzindo a latência e aumentando a velocidade de processamento.
Etapa 2: execução de algoritmos de visão computacional
As VPUs são projetadas para rodar algoritmos complexos de visão, como redes neurais convolucionais (CNNs), que reconhecem objetos, padrões e características em imagens.
Exemplos incluem identificar placas de veículos em uma estrada ou distinguir rostos em uma multidão.
Etapa 3: utilização de unidades de processamento paralelo e memória integrada
A arquitetura da VPU utiliza várias unidades de execução paralela, permitindo processar múltiplos fluxos de dados simultaneamente.
A memória integrada, então, armazena informações temporárias durante o processamento, evitando transferências demoradas para memórias externas.
Etapa 4: realização de cálculos de baixa precisão
As VPUs utilizam operações de ponto fixo (em vez de ponto flutuante, usado em GPUs e CPUs) para processar dados visuais com eficiência energética.
O método é fundamental para aplicações onde a precisão extrema não é essencial, como detectar movimentos ou classificar objetos simples.
Etapa 5: entrega de resultados em tempo real
Após processar os dados em milésimos de segundo, a VPU envia os resultados diretamente para o dispositivo ou sistema operacional.
Exemplos práticos incluem sistemas de câmeras que acionam alertas de segurança ou drones que ajustam a rota com base em obstáculos detectados.
Reprodução/Intel
As vantagens de utilizar uma VPU
Problemas como alto consumo de energia, lentidão no processamento de dados visuais e a necessidade de componentes compactos para dispositivos móveis são solucionados pela VPU.
Sua especialização permite que tarefas de IA sejam executadas com precisão e velocidade, sem sobrecarregar outros processadores ou aumentar significativamente os custos operacionais.
Confira esta tabela que detalha as principais vantagens da VPU em comparação com alternativas como CPUs e GPUs:
VantagemPor que é um benefício?Exemplo práticoEficiência energéticaConsome menos energia, graças a cálculos otimizados de baixa precisão, reduzindo custos operacionais.Drones com maior autonomia de voo e câmeras de segurança que funcionam por mais tempo sem recarga.Processamento em tempo realInterfaces diretas com sensores eliminam atrasos, permitindo respostas imediatas.Sistemas de vigilância que acionam alarmes instantaneamente ao detectar rostos ou movimentos suspeitos.Compacta e integradaDesign compacto que se adapta a dispositivos pequenos sem comprometer o desempenho.Smartphones com câmeras avançadas para realidade aumentada ou realidade virtual.Desempenho especializadoFocada exclusivamente em visão computacional, liberando a CPU e GPU para outras funções.Softwares médicos que analisam exames por imagem com maior rapidez e precisão.Custo operacional reduzidoGera menos calor, eliminando a necessidade de sistemas de resfriamento robustos.Redução de gastos com infraestrutura em data centers com câmeras monitorando operações 24/7.Flexibilidade para IACompatível com frameworks populares, permitindo fácil integração com diversos sistemas.Integração em sistemas agrícolas para monitoramento de lavouras com análise de imagens em tempo real.
10 aplicações comuns do uso de VPU
A versatilidade da VPU a coloca como peça central em diversas indústrias e tecnologias de ponta.
1. Saúde: diagnósticos por imagem e monitoramento em tempo real
Equipamentos médicos como tomógrafos e ressonâncias magnéticas utilizam VPUs para processar imagens médicas de alta complexidade. Em vez de depender de análises manuais demoradas, as VPUs ajudam a identificar padrões associados a doenças, como tumores ou anomalias cardíacas, em tempo real.
Benefício: diagnósticos mais rápidos e assertivos, além de suporte a cirurgias assistidas por IA, onde imagens em tempo real são fundamentais.
2. Agricultura de precisão
Drones equipados com VPUs mapeiam plantações, detectando áreas com baixa fertilidade, infestação de pragas ou problemas de irrigação. Os dispositivos analisam imagens do solo e da vegetação e enviam dados para ajustar intervenções como pulverização ou irrigação.
Benefício: redução de desperdício de recursos, aumento da produtividade agrícola e monitoramento contínuo de grandes áreas com alta precisão.
3. Transporte inteligente e automação urbana
Em sistemas de trânsito, VPUs são usadas para identificar veículos em alta velocidade, reconhecer placas e enviar alertas automáticos para autoridades. Também participam em pedágios inteligentes e semáforos que ajustam seu tempo com base no fluxo de veículos.
Benefício: melhoria na segurança viária, redução de congestionamentos e maior eficiência na gestão do tráfego.
4. Indústria 4.0 e automação fabril
Robôs em linhas de produção utilizam VPUs para inspeção visual de peças e produtos, identificando defeitos ou irregularidades em milissegundos. Por exemplo, em fábricas de eletrônicos, as VPUs verificam a soldagem de microcomponentes em placas de circuito.
Benefício: garantia de qualidade automatizada, redução de erros humanos e aceleração de processos industriais complexos.
5. Defesa e segurança
VPUs são integradas a sistemas de vigilância de alta precisão, capazes de monitorar grandes áreas em tempo real. Em drones militares, as VPUs analisam imagens aéreas para identificar alvos ou áreas de interesse, mesmo em condições climáticas adversas.
Benefício: aumento da precisão em operações estratégicas e otimização de recursos em missões críticas.
6. Realidade aumentada (AR) e realidade virtual (VR)
Headsets de realidade virtual, como o finado projeto Microsoft HoloLens, utilizaram VPUs para rastrear o ambiente em tempo real, criando experiências imersivas que integram elementos virtuais ao mundo físico. Em aplicações industriais, esses dispositivos ajudam engenheiros a visualizar plantas 3D de projetos durante a construção.
Benefício: aceleração no design e construção de projetos e maior interatividade em experiências de aprendizado ou entretenimento.
7. Varejo inteligente
Em lojas sem caixa, como as da Amazon Go, VPUs ajudam a monitorar o comportamento dos clientes, rastreando itens retirados das prateleiras e automaticamente adicionando-os ao carrinho virtual. Isso é feito com câmeras que analisam movimentos e identificam objetos.
Benefício: eliminação de filas, otimização da experiência do cliente e monitoramento de inventário em tempo real.
8. Monitoramento ambiental
VPUs em satélites analisam imagens do planeta para prever desastres naturais, como deslizamentos, enchentes e queimadas, ou monitorar mudanças climáticas ao longo do tempo.
Benefício: melhor preparo para desastres, preservação ambiental e suporte à pesquisa científica.
9. Exploração espacial
Rovers como os usados pela NASA em Marte utilizam sistemas com VPUs para navegar e analisar o terreno, identificando áreas seguras para movimentação e coletando dados visuais sobre a superfície.
Benefício: operações autônomas em ambientes extremos, sem necessidade de controle humano contínuo.
10. Esportes e entretenimento
Câmeras equipadas com VPUs em estádios analisam partidas em tempo real, rastreando o movimento de jogadores e a trajetória da bola para oferecer estatísticas precisas instantaneamente. Em transmissões ao vivo, essas VPUs ajudam na inserção de gráficos interativos.
Benefício: engajamento aprimorado para os fãs e dados analíticos detalhados para equipes e treinadores.
Qual a diferença de VPU e GPU?
Basicamente, a resposta está diretamente ligada ao foco e à eficiência de cada uma. Enquanto a GPU foi projetada para manipulação gráfica e cálculo intensivo em diversos cenários, a VPU é altamente especializada em tarefas de visão computacional, como reconhecimento de imagens e objetos.
A especialização faz com que a VPU consuma menos energia e seja mais eficiente para aplicações específicas de IA, enquanto a GPU brilha em tarefas mais genéricas e intensas, como renderização de gráficos 3D e aprendizado profundo.
As GPUs são frequentemente utilizadas em aplicações que exigem potência bruta e alta precisão, mas nem sempre são a escolha ideal para dispositivos compactos e com restrições de energia.
Por outro lado, as VPUs focam em entregar o máximo desempenho em tarefas visuais específicas, otimizando eficiência energética e processamento paralelo.
CaracterísticaVPUGPUFinalidade principalProcessamento de visão computacional e algoritmos de IA otimizados para imagens.Manipulação gráfica, renderização 3D e cálculos intensivos para aprendizado profundo.Consumo energéticoExtremamente eficiente, ideal para dispositivos móveis e sistemas embarcados.Alto consumo de energia, adequado para desktops e data centers.Arquitetura de cálculoOtimizada para baixa precisão (ponto fixo) e operações paralelas leves.Focada em alta precisão (ponto flutuante) e operações massivas paralelas.Aplicações comunsDrones, câmeras inteligentes, realidade aumentada, análise de imagens em tempo real.Jogos, gráficos 3D, renderização de vídeos e treinamento de modelos complexos de IA.LatênciaBaixa latência, excelente para respostas em tempo real.Latência maior, principalmente em sistemas com grandes volumes de dados a serem processados.Tamanho físicoCompacta, adaptada para dispositivos menores como smartphones e wearables.Geralmente maior, necessitando de sistemas de resfriamento robustos.Eficiência térmicaGera menos calor, ideal para sistemas embarcados e fanless.Gera muito calor, exigindo soluções avançadas de resfriamento.Flexibilidade de usoLimitada a tarefas específicas de IA e visão computacional.Versátil, usada em aprendizado profundo, gráficos e visão computacional.Custo de implementaçãoGeralmente mais baixo, considerando o consumo energético e o design compacto.Maior, devido à alta capacidade e às exigências de resfriamento.
Ou seja, a VPU é a escolha certa para sistemas que precisam de alto desempenho em visão computacional com baixo consumo de energia, como drones, câmeras de segurança e dispositivos móveis.
A GPU, por outro lado, é indispensável para aplicações que exigem processamento massivo e precisão, como renderizações gráficas avançadas e treinamento de redes neurais complexas.
Divulgação/Intel
As principais empresas, marcas e soluções que produzem VPUs
1. Intel – Movidius
A linha Movidius é a mais reconhecida no mercado de VPUs, com destaque para os chips Myriad 2 e Myriad X.
Diferenciais:
Alta eficiência energética, ideal para dispositivos móveis.
Integração com frameworks como OpenVINO, permitindo flexibilidade em projetos de inteligência artificial.
Utilização em drones, câmeras inteligentes e dispositivos de realidade aumentada.
Casos de uso: DJI Phantom 4, Google Clips e câmeras de segurança.
Divulgação/Google
2. Google – Cloud TPU
Embora a Google seja conhecida por suas TPUs (unidades de processamento tensorial), ela adapta essas tecnologias para visão computacional em aplicações de aprendizado profundo.
Diferenciais:
Foco em processamento de matrizes, ideal para redes neurais complexas.
Uso em servidores e data centers para processamento de visão e IA em larga escala.
Casos de uso: serviços do Google, como Google Photos e sistemas de reconhecimento de objetos na nuvem.
Reprodução/NVIDIA
3. NVIDIA – Jetson e PVA (Programmable Vision Accelerator)
Apesar de conhecida pelas GPUs, a NVIDIA desenvolveu a linha Jetson para dispositivos embarcados e soluções de visão computacional. Além disso, oferece o PVA, um acelerador específico para tarefas visuais.
Diferenciais:
Combinação de alto desempenho com adaptabilidade para aplicações embarcadas.
Suporte avançado para redes neurais convolucionais (CNNs).
Casos de uso: robôs industriais, veículos autônomos e dispositivos IoT.
Reprodução/Qualcomm
4. Qualcomm – Hexagon DSP
A Qualcomm integra VPUs e NPUs (unidades de processamento neural) em seus processadores Snapdragon, oferecendo suporte a tarefas de visão computacional em smartphones e dispositivos móveis.
Diferenciais:
Alta integração com outras unidades do processador.
Suporte a recursos de IA como fotografia computacional e reconhecimento facial.
Casos de uso: smartphones de ponta e dispositivos de realidade aumentada.
Divulgação/NETINT
5. NETINT – Codensity G5
Especializada em VPUs voltadas para eficiência energética e aplicações em sistemas embarcados e Data Centers.
Diferenciais:
Codificação de vídeo 4K e processamento visual de alta eficiência.
Projetada para ambientes industriais e operacionais.
Casos de uso: vigilância em larga escala e processamento visual em servidores.
Divulgação/Microsoft
6. Microsoft – HoloLens
A Microsoft desenvolveu a HPU (unidade de processamento holográfico) para complementar as funções de visão computacional em seu dispositivo HoloLens, que recentemente foi descontinuado.
Divulgação/Sony
7. Sony – Image Signal Processors (ISPs)
Embora mais conhecida por câmeras, kentes e sensores, a Sony desenvolve processadores de sinal de imagem que incluem recursos de visão computacional.
Diferenciais:
Foco em sensores de câmera para dispositivos móveis e drones.
Casos de uso: Smartphones premium e sistemas de fotografia avançada.
Perguntas e respostas sobre VPU
Em que a VPU se destaca frente a outras soluções de processamento?
As VPUs oferecem uma combinação única de processamento especializado, baixo consumo de energia e capacidade de executar tarefas visuais complexas em tempo real. Elas permitem que dispositivos menores e móveis realizem tarefas que antes eram exclusivas de sistemas maiores e mais caros.
Como uma VPU consegue economizar energia sem perder desempenho?
A arquitetura das VPUs é projetada para realizar cálculos de baixa precisão, ideais para tarefas visuais que não precisam de exatidão extrema. Com efeito, seu design integrado e o uso de memória local reduzem o desperdício de energia associado à transferência de dados entre diferentes componentes.
VPUs podem ser adaptadas para novos usos?
Sim. Embora sejam especializadas, as VPUs têm flexibilidade para suportar diversos frameworks de inteligência artificial, como TensorFlow e OpenVINO. Isso permite que elas sejam reprogramadas ou otimizadas para novos tipos de aplicações, como agricultura inteligente, cidades conectadas ou monitoramento ambiental.
Existem VPUs que utilizam aprendizado profundo?
Sim. Muitas VPUs modernas, como as da linha Movidius da Intel, já são compatíveis com redes neurais avançadas, permitindo que realizem tarefas de aprendizado profundo, como reconhecimento de imagens complexas e classificação em tempo real.
A VPU é uma tecnologia em evolução?
Definitivamente. Com o avanço das tecnologias de inteligência artificial e aprendizado de máquina, as VPUs continuam evoluindo para atender a novas demandas. A integração em processadores maiores, como as NPUs em CPUs, demonstra como o mercado está expandindo suas capacidades.
Reprodução/Global Market Insights
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Expectativas do futuro do mercado
Projeções recentes indicam um mercado em expansão acelerada, à medida que setores como automação, saúde, transporte e segurança aumentam a adoção de dispositivos mais inteligentes e eficientes.
De acordo com a Mordor Intelligence, o mercado de processadores de sinal de imagem e processadores de visão está projetado para crescer a uma taxa composta anual de 6,9% até 2028. Além disso, o mercado de VPU estimado em pouco mais de 3 bilhões de dólares pode atingir o valor de 8,5 bilhões até 2032, segundo a Global Market Insights.
Além disso, o mercado global de processadores foi avaliado em aproximadamente US$ 116 bilhões em 2022, um valor considerável.
Fontes: Assured Systems, KLU, Intel e VISO.ai