Intel推出的人工智能神器,你想尝试吗?

2017年11月23日 作者:倩人美中更胜美

Neural Compute Stick (神经计算棒),让人工智能在低功率嵌入式应用中成为现实。

人工智能 (AI),与核聚变清洁能源一样,数十年来被人们认为将对社会产生深远的影响,凭借近年来取得的科技进步,人工智能终能应用到更广泛的实际应用中。但是仍有一个问题未解决:视觉处理等多种关键应用是计算密集型应用,低功耗设备的本地处理能力显然无法胜任。

Movidius — 现已归于 Intel 麾下 — 推出 Myriad 2 视觉处理单元 (VPU),解决了这个问题。该单元可在低功耗条件下实现软件可编程的机器视觉。

在本文中,我们对 Myriad VPU 技术和相关 SDK 进行初步探索,并利用神经计算棒 (NCS) 获得实际操作经验。神经计算棒支持低成本开发和原型制作。

100Gflops 功耗仅为1W

来源:Movidius Myriad 2 VPU 产品简述

Movidius 神经计算棒 (139-3655) 带来出众的视觉处理性能,运算性能超过 100Gflops,能耗仅约 1W。采用 600MHz 系统芯片 (SoC),集成 12x VLIW 128 位处理器,核心优势为 2MB 片上存储器,传输速率为 400Gbps。

产品的主要特点有:

◆支持 FP16、FP32 和整数运算,支持 8、16 和 32 位精度

◆在设备上实时推断,不需要云连接

◆快速部署现有卷积神经网络 (CNN) 型号或经独特训练的网络

◆通过主机 PC 上的单个 USB 3.0 端口输送所有数据和电源

尽管该产品配备 USB 3.0 端口,但 USB 2.0 端口便足以应对多数应用。另外请注意,为获得更高的性能,可通过合适的 USB 集线器连接多个 NCS。

Caffe 支持

开放资源Caffe 框架 可对深度学习应用提供支持。它由伯克利人工智能研究 (BAIR) 实验室开发。Caffe 的指导原则如下:

◆表达形式:模型与相应优化以文本形式而非代码形式给出。

◆速度快:对于研究和类似工业而言,速度是高科技模型和海量数据的重要基础。

◆模块化:新任务和设置需要能够灵活调整和扩展。

◆开放性:要取得科学和应用进步,需要公共代码、参考模型以及再现性。

◆社区性:通过共同讨论和开发 BSD-2 项目,学术研究、早期原型和工业应用可以分享成功经验。

项目网站详细介绍了 Caffe 的架构和功能。如果您像我一样极少接触人工智能技术,那么还有相当多的知识需要了解。但是无需惊慌,因为 Movidius 神经计算 (NC) SDK 囊括了框架和硬件支持,以及采用现有神经网络模型的应用示例。换句话说,您可以随时开始使用,评估网络和 NCS 硬件的性能。

SDK 安装

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