视觉处理是最近两年最火最受关注的技术之一，市场调研公司ABI Research、InSight Media等多家公司的数据显示，视觉处理系统的市场到2020年将超过3000亿美元，年复合增长率超过35%，主要应用在包括汽车安全、图像侦测、视频监控和手势识别游戏操控等。

　　fig.1 视觉处理市场增长预期到2020年将超过3000亿美元。

　　电子工程专辑记者邵乐峰的文章《揭秘谷歌Tango计划背后的芯片巨人》一文中介绍了一家号称将有可能改变世界的芯片公司，本文将会介绍由Synopsys公司最新推出的嵌入式视觉处理器IP。 Synopsys DesignWare ARC处理器高级产品营销经理Mike Thompson介绍了一款新开发的可编辑和可配置的IP，可以提供比通过CPU、移动GPU和DSP等更高的视觉处理效率，同时它还可以通过自我学习与培训，实现在更多应用领域更精确的视觉处理能力。

　　fig.2 Synopsys DesignWare ARC处理器高级产品营销经理Mike Thompson

　　为什么需要嵌入式视觉处理?

　　Mike Thompson认为，目前现有的视觉处理应用，包括智能监控、生物识别和机器视觉，以及基于云处理的城市监控技术，都是基于非常强大的CPU硬件和带操作系统的软件处理的视觉处理，尽管处理能力很强大，但同时消耗的功耗非常大，处理的响应较慢。而一些特别的应用，例如车载的交通信号识别、人脸识别和手势识别，则要求低功耗且能即时响应，这些新的应用，需要市场能够提供的处理器IP，来设计研发出新的SoC或处理器。

　　fig.3 与CPU、GPU和DSP相比，SNPS EV处理器的视觉处理效率高出很多

　　虽然视觉算法可以在大多数处理器上运行，但是这类算法牵涉到许多的复杂数学运算和数据迁移。通用处理器(GPP)可以用来做视觉处理，但是这样的处理器缺少复杂数学运算资源，运行起来速度会非常慢。在一些视觉应用中，采用的图形处理器(GPU)虽然具有许多的运算资源，但是却缺乏高效移动视觉数据的能力，因此其视觉性能相对较低，并且其功耗也非常的高。视觉处理器是专为视觉处理而设计，因此它们拥有所需的复杂数学运算能力，并且它们还具有精密的数据迁移能力，能够有效地处理视觉帧数据。此外，要能够在嵌入式视觉应用中得到使用，它们也需要满足低功耗要求。

　　;在包括安全设备、游戏设备和汽车电子等诸多产品中，嵌入式系统从各种视觉输入中提取观测结果的能力正在变得越来越重要，这正是对拥有更高性能和更高能效的视觉处理功能的驱动性需求，;嵌入式视觉联盟(Embedded Vision Alliance)创始人Jeff Bier表示。;像Synopsys的DesignWare EV处理器这样的专用处理器可以帮助设计人员为其视觉应用实现想要的性能，而同时仅需适用于便携式设备的功耗等级。;