Intel prezentuje Movidius
Movidius Neural Compute Stick to rozwiązanie zaprojektowane z myślą o programistach, badaczach i twórcach sprzętu. Celem Intela jest eliminowanie barier w procesach tworzenia, konfiguracji i wdrażania aplikacji sztucznej inteligencji. Zostało to osiągnięte poprzez udostępnienie wysoko wydajnych funkcji przetwarzania przeznaczonych dla sieci neuronowych w ramach niewielkiego urządzenia o przystępnej cenie.
„Intel od lat udostępnia twórcom na całym świecie rozwiązania sprzętowe i oprogramowanie, które pozwalają na tworzenie innowacyjnych produktów i aplikacji. Podobnie jest w przypadku technologii z zakresu sztucznej inteligencji. Chcemy, aby narzędzia te dostępne były w przystępnych cenach oraz by przyczyniały się do rozwoju aplikacji pomagającym społeczeństwu, instytucjom i przedsiębiorstwom” – wyjaśnia Artur Długosz z Intela.
Coraz więcej programistów wykorzystuje zaawansowane metody uczenia maszynowego, aby tworzyć innowacyjne rozwiązania i aplikacje. Intel dostarcza kompleksowy zestaw zasobów i narzędzi programistycznych, dzięki którym twórcy będą mogli korzystać z najlepszej dostępnej technologii, dopasowanej do potrzeb cyfrowej gospodarki. Wykorzystanie sieci neuronowych jest kluczowe w rozwoju aplikacji sztucznej inteligencji związanych z przetwarzaniem obrazu (VPU) czy systemów autonomicznej jazdy.
„Jednostka VPU Myriad 2 umieszczona w urządzeniu Movidius Neural Compute Stick zapewnia wysoką wydajność połączoną z równie wysoką energooszczędnością — ponad 100 gigaflopów wymaga poboru energii na poziomie zaledwie 1W. W wyniku tego obsługa głębokich sieci neuronowych w czasie rzeczywistym jest możliwa bezpośrednio z poziomu urządzenia” — wyjaśnia Remi El-Ouazzane, wiceprezes i dyrektor generalny Movidius, spółki należącej do Intela. „Takie podejście pozwala na wdrażanie szerokiej gamy aplikacji sztucznej inteligencji pracujących offline”.
Rozwój sztucznej inteligencji obejmuje dwa etapy:
- szkolenia algorytmu z użyciem dużych zestawów przykładowych danych, za pomocą nowoczesnych technik uczenia maszynowego
- zaimplementowania algorytmu w aplikacjach końcowych, wymagających interpretowania rzeczywistych danych. Drugi z tych etapów – określany mianem „wnioskowania” – jest realizowany na brzegu sieci lub na urządzeniach w sposób natywny, co zapewnia znaczne korzyści w obszarach opóźnień, poboru energii oraz prywatności:
- Kompilowanie: pozwala na automatyczną konwersję splotowej sieci neuronowej (CNN) opartej o program Caffe do postaci wbudowanej sieci neuronowej, zoptymalizowanej pod kątem zadań wykonywanych z poziomu jednostki VPU Movidius Myriad 2.
- Konfiguracja: pomiar wydajności w poszczególnych warstwach, umożliwia ich efektywne konfigurowanie pod kątem wydajności i niezwykle niskiego poboru energii w rzeczywistych zastosowaniach; dzięki skryptom walidacyjnym badacze mogą porównywać dokładność zoptymalizowanego modelu pracującego na urządzeniu z pierwotnym modelem opartym o komputer PC.
- Przyspieszenie: Movidius Neural Compute Stick, jako jedyne tego typu urządzenie może pełnić funkcję zewnętrznego akceleratora sieci neuronowej, co wzbogaca istniejące platformy obliczeniowe o dedykowane funkcje głębokiego uczenia, a tym samym zwiększa ich wydajność i energooszczędność.
Movidius Neural Compute Stick jest już dostępny do nabycia u wybranych dystrybutorów w sugerowanej cenie detalicznej 79 USD. Więcej informacji można uzyskać na stronie firmy Movidius.
Znajdujesz się w sekcji Informacje prasowe. Zamieszczone tutaj materiały zostały opracowane przez firmy niezwiązane z redakcją HDTVPolska. Redakcja HDTVPolska nie ponosi odpowiedzialności za treść publikacji.
(193)