英特尔发布 MovidiusTM 神经计算棒,推动深度学习应用开发民主化

 

2017 年 7 月 20 日, 英特尔推出了 Movidius™ 神经计算棒,这是世界上首个基于 USB 模式的深度学习推理工具和独立的人工智能(AI)加速器,为广泛的边缘主机设备提供专用深度神经网络处理功能。外形小巧的 MovidiusTM 神经计算棒专为产品开发者、研究人员和创客设计,提供专用高性能深度神经网络处理性能,从而减少开发、调优和部署人工智能应用的障碍。

 

MovidiusTM 神经计算棒世界首个基于 USB 模式的深度学习推力工具和独立 AI 加速器

 

随着更多开发者开始采用先进的机器学习方案来开发创新的应用和解决方案,英特尔致力于提供最全面的开发工具和资源,以确保开发者在以人工智能为核心的数字经济的时代重整装备。无论是在英特尔® Nervana™ 云上训练人工智能神经网络,并通过英特尔® 至强® 可扩展处理器为人工智能、虚拟现实(VR)和增强现实(AR)以及无人驾驶(AD)等新兴领域进行优化,还是通过 Movidius 视觉处理单元(VPU)技术把人工智能带到边缘,英特尔都能为融入人工智能的下一代产品和服务提供一套全方位的人工智能工具、训练和部署选择。


外形小巧的 MovidiusTM 神经计算棒

 

Movidius(英特尔旗下公司)副总裁兼总经理 Remi El-Ouazzane 表示:“MovidiusTM 神经计算棒内置的 Myriad 2 VPU 提供了强大且高效的性能——可以在 1 瓦的功率下提供超过每秒 1000 亿次浮点运算的性能——以便在设备上直接运行实时深度神经网络(DNN)。这使得各种人工智能应用都能离线部署。”

机器智能的发展主要包含两个阶段:(1)通过现代机器学习技术,利用大量抽样数据对算法进行训练;(2)在需要诠释现实世界数据的终端应用中运行算法。其中,第二个阶段也被称作“推理”,在边缘进行推理(或在设备中进行本地推理)在降低延迟、功耗和隐私方面带来诸多好处。

  • 编译:自动把一个经过训练、基于 Caffe 的卷积神经网络(CNN)转换成通过优化、能够在 Movidius Myriad 2 VPU 上运行的嵌入式神经网络中。
  • 调优:针对行业标准和定制神经网络的逐层性能指标实现了在低功耗的条件下高效调优,从而在真实世界中实现最佳的性能。验证脚本允许开发者对比设备上优化的模型与原始 PC 模型的准确度。
  • 加速:作为 MovidiusTM 神经计算棒所独有的功能,该设备可作为一个单独的神经网络加速器,只需在现有计算平台加入专用深度学习推理能力,就能提高性能和能效。

MovidiusTM 神经计算棒现已通过指定零售商发售,建议零售价为 79 美元,并可在 7 月 22-25 日,于夏威夷檀香山举办的计算机视觉与模式识别(CVPR)[1] 大会上购买。

 

 

 


[1] 计算机视觉与模式识别(CVPR)大会是每年举行一次计算机视觉方面的全球会议,面向学者和行业研究者。

 

 

关于英特尔

英特尔致力于拓展科技疆界,让最佳精彩体验成为可能。如需了解更多信息,请访问英特尔中国新闻中心 newsroom.intel.cn 以及官方网站 intel.cn。欲了解 MovidiusTM 神经计算棒的最新消息,请访问 https://developer.movidius.com/buy


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