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英特爾在人工智能大會期間正式發(fā)布了英特爾?神經(jīng)計算棒二代

貿(mào)澤電子設(shè)計圈 ? 來源:lq ? 2018-12-13 09:10 ? 次閱讀
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英特爾

11月14日,英特爾在人工智能大會期間正式發(fā)布了英特爾?神經(jīng)計算棒二代(簡稱英特爾?NCS 2),這個小小的U盤大小的器件堪稱構(gòu)建更智能AI邊緣設(shè)備的神器!因為利用該計算棒可以在網(wǎng)絡(luò)邊緣構(gòu)建更智能的AI算法計算機(jī)視覺原型設(shè)備!

英特爾?NCS 2基于英特爾?Movidius?Myriad?X視覺處理單元(VPU),并得到英特爾?OpenVINO?工具包的支持,與上一代神經(jīng)計算棒相比性能更優(yōu),能夠以可負(fù)擔(dān)的成本加快深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理應(yīng)用的開發(fā)。英特爾?NCS 2支持深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試、調(diào)整和原型制作,可以幫助開發(fā)者進(jìn)入實際應(yīng)用的量產(chǎn)階段。

英特爾?神經(jīng)計算棒二代

英特爾?NCS 2看起來就像個普通U盤,但“內(nèi)功深厚”。它基于最新一代英特爾VPU——英特爾?Movidius?Myriad?X VPU構(gòu)建而成,首次配備有神經(jīng)計算引擎(專用硬件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理加速器,性能更優(yōu))。搭配可以支持更多網(wǎng)絡(luò)的英特爾?OpenVINO?工具包,英特爾?NCS 2讓開發(fā)者在原型制作上擁有更大的靈活性。

有研究預(yù)測,到2019年,45%的數(shù)據(jù)會在邊緣設(shè)備上存儲、分析和決策,到2023年,邊緣設(shè)備會承擔(dān)43%的AI任務(wù)(跟云端相比),到2023年,邊緣設(shè)備的AI能力會有15倍的增長,可以看出,分布式計算正從云走向節(jié)點(diǎn)端,而邊緣計算的驅(qū)動因素包括帶寬、存儲、延遲、安全等。

借助英特爾?NCS 2的功能提升,計算機(jī)視覺和人工智能可以輕松地部署到物聯(lián)網(wǎng)和邊緣設(shè)備原型上。無論開發(fā)者研發(fā)智能相機(jī)、無人機(jī)、工業(yè)機(jī)器人還是必不可少的下一代智能家居設(shè)備,英特爾?NCS 2都能讓原型設(shè)備運(yùn)行得更加快速、更加智能。此外,借助英特爾?AI: In Production生態(tài)系統(tǒng),開發(fā)者可以輕松將他們的英特爾?NCS 2原型移植到其他產(chǎn)品上,并實現(xiàn)設(shè)計的產(chǎn)品化。

只要一臺筆記本電腦和英特爾?NCS 2在手,開發(fā)者僅需數(shù)分鐘就可以讓他們的AI和計算機(jī)視覺應(yīng)用程序運(yùn)轉(zhuǎn)起來。英特爾?NCS 2在標(biāo)準(zhǔn)USB 3.0端口上運(yùn)行,不需要額外的硬件,因此用戶可以快速轉(zhuǎn)換并將計算機(jī)訓(xùn)練模型無縫部署到各種各樣的設(shè)備上,并且無需網(wǎng)絡(luò)或云端連接。

英特爾?NCS 2有強(qiáng)大的神經(jīng)計算引擎和16個可編程SHAVE內(nèi)核,這顆自給自足的一體化處理器,可以為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理應(yīng)用提供一流的處理能力。

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據(jù)悉,第一代英特爾?NCS發(fā)布于2017年7月,已擁有一個涵蓋上萬名開發(fā)者的龐大社區(qū),并曾被700多部開發(fā)者視頻和數(shù)十篇研究論文提及。如今,英特爾發(fā)布性能更強(qiáng)大的NCS 2,將助力AI社區(qū)創(chuàng)造出更多大有可為的應(yīng)用。

英特爾?神經(jīng)計算棒二代有如下特點(diǎn):

1、即插即用,快速啟動

2、基于通用框架開發(fā)以及盒外應(yīng)用示例程序

3、帶USB端口的任意平臺原型

4、操作不依賴于云計算,給網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備原型賦予更強(qiáng)大的智能

規(guī)格對比

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Intel distribution of openvino?工具包預(yù)訓(xùn)練模型加速開發(fā)

Intel distribution of openvino?工具包包括兩組優(yōu)化模型,可以加速開發(fā)和改進(jìn)Intel處理器的圖像處理流水線。使用這些模型進(jìn)行開發(fā)和生產(chǎn)部署,而不需要尋找或訓(xùn)練自己的模型。

1、人體檢測

2、人臉識別

3、車輛檢測

更多信息,可以訪問預(yù)訓(xùn)練模型網(wǎng)站。

目前實際使用案例有澳大利亞Little ripper lifesaver無人機(jī),采用Intel Movidius?神經(jīng)計算棒來監(jiān)控新南斯威爾州海岸線的鯊魚等。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標(biāo)題:這個神器好!它可以構(gòu)建更智能AI邊緣設(shè)備

文章出處:【微信號:Mouser-Community,微信公眾號:貿(mào)澤電子設(shè)計圈】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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