近年不少網路服務業者為了提升系統效率，紛紛投入自研晶片開發，例如亞馬遜 AWS 自行開發基於 Arm 架構的 EC2 CPU ， Google 也針對機器學習開發 TPU ，現在 Google 再推出應用於 YouTube 影像處理的 VPU ，代號 Argos 的自研晶片，作為進行影像壓縮加速的機制。
雖然多數 youTube 可能不特別在意，不過當使用者把短片上傳到 YouTube 後， YouTube 並非直接把上傳的短片直接進行串流服務，會重新針對不同的解析度、編碼等進行處理，但傳統這些程序是透過 CPU 的軟體方式進行，雖然 CPU 軟體編碼可以對應豐富的影像編碼方式。
▲ Argos 扮演將使用者上傳到 YouTube 的短片轉換為高效率編碼模式與各種解析度的影像處理角色
但畢竟原為通用運算開發的 CPU 處理速度並不快，像是當前在消費級產品的 GPU 架構多半有專屬的硬體編碼加速器，不過從 Google 的角度，它們的資料中心並非個人電腦，每天需要處理龐大的影像資料編碼，若添購 GPU 只為處理影像編碼似乎殺雞焉用牛刀，同時也需要特定的 GPU 才會整合 Google 當前主流的 VP9 與 AV1 先進編碼與更高的解析度。
故 Google 自 2015 年投入自研 VPU 計畫，藉由自研方式開發支援 YouTube 所支援的影像編碼的 VPU 影像處理單元，透過硬體加速方式大幅提升處理效率，相較原本 Google 的軟體編碼方式效率提升 20-33 倍；每一顆 Argos 具備 10 個影像處理核心，而單張模組板有兩顆 Argos 核心，當前已經導入 Google 的 YouTube 伺服器當中，為使用者加速上傳的影片處理速度。
