英特爾

11月14日，英特爾在人工智能大會(huì)期間正式發(fā)布了英特爾?神經(jīng)計(jì)算棒二代（簡(jiǎn)稱英特爾?NCS 2），這個(gè)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?yàn)槔迷撚?jì)算棒可以在網(wǎng)絡(luò)邊緣構(gòu)建更智能的AI算法和計(jì)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(jì)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(cè)試、調(diào)整和原型制作，可以幫助開發(fā)者進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用的量產(chǎn)階段。

英特爾?神經(jīng)計(jì)算棒二代

英特爾?NCS 2看起來就像個(gè)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(jì)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(cè)，到2019年，45%的數(shù)據(jù)會(huì)在邊緣設(shè)備上存儲(chǔ)、分析和決策，到2023年，邊緣設(shè)備會(huì)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(huì)有15倍的增長(zhǎng)，可以看出，分布式計(jì)算正從云走向節(jié)點(diǎn)端，而邊緣計(jì)算的驅(qū)動(dòng)因素包括帶寬、存儲(chǔ)、延遲、安全等。

借助英特爾?NCS 2的功能提升，計(jì)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(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)的產(chǎn)品化。

只要一臺(tái)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(jì)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(jì)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(jì)算引擎和16個(gè)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。

據(jù)悉，第一代英特爾?NCS發(fā)布于2017年7月，已擁有一個(gè)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(jì)算棒二代有如下特點(diǎn)：

1、即插即用，快速啟動(dòng)

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(tái)原型

4、操作不依賴于云計(jì)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(duì)比

用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(cè)

2、人臉識(shí)別

3、車輛檢測(cè)

更多信息，可以訪問預(yù)訓(xùn)練模型網(wǎng)站。

目前實(shí)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(jì)算棒來監(jiān)控新南斯威爾州海岸線的鯊魚等。