Где купить

ASBIS поставляет широкий спектр IT продуктов клиентам по всей Беларуси. Найдите ближайший компьютерный магазин в списке розничных партнеров ASBIS

 

Intel демократизирует разработку приложений для глубокого обучения с запуском Movylius Neural Compute Stick

Август 07, 2017

Intel, Compute stick

Intel демократизирует разработку приложений для глубокого обучения с запуском Movylius Neural Compute Stick

Intel запустила Movidius™ Neural Compute Stick первый в мире USB-набор для глубокого обучения и автономный ускоритель AI, который обеспечивает выделенные возможности глубокой нейронной сети для широкого спектра хост-устройств на краю

Доступен под заказ

Продукты Intel

Новинка Movidius Neural Compute Stick представляет интерес для широкого круга разработчиков, исследователей и производителей готовых систем. Миниатюрное устройство позволяет решать сложнейшие вычислительные задачи в составе систем глубокого обучения, ускоряя процесс создания, настройки и развёртывания приложений на базе искусственного интеллекта.

Поскольку все больше разработчиков внедряют современные подходы к компьютерному обучению для создания инновационных приложений и решений Intel стремится предоставить самый полный набор инструментов и ресурсов для разработки, чтобы разработчики переориентировались на цифровую экономику, ориентированную на ИИ. Обучение искусственных нейросетей на базе облачных сервисов Intel® Nervana™, оптимизация производительности систем искусственного интеллекта, виртуальной/дополненной реальности и автономного управления транспортными средствами при помощи процессоров Intel® Xeon® Scalable, наделение конечных устройств функционалом искусственного интеллекта за счёт технологий обработки изображений Movidius – вот лишь несколько примеров комплексного подхода Intel к развитию технологий искусственного интеллекта. Уже сегодня Intel предлагает полный спектр технологий и инструментов для создания следующего поколения продуктов и сервисов на базе искусственного интеллекта.

"VPI Myriad 2 VPU, размещенный внутри Movylius Neural Compute Stick, обеспечивает мощную, но эффективную производительность - более 100 гигафлоп производительности в пределах 1 Вт - для запуска в реальном времени глубоких нейронных сетей непосредственно с устройства", - сказал Реми Эль-Уазане, вице-президент и генеральный менеджер Movidius, компании Intel. "Это позволяет развертывать широкий спектр приложений AI в автономном режиме."

В создании приложений, работающих по принципам искусственного интеллекта, можно выделить два фундаментальных этапа: обучение алгоритма на большом наборе данных и использование алгоритма в приложении для интерпретации реальных данных. Выполнение второго этапа в конечном устройстве, а не в облаке обеспечивает выигрыш с точки зрения задержек, затрат энергии и безопасности данных:

  • Компиляция: автоматическая конвертация обученной свёрточной нейросети на базе Caffe в формат встроенной нейросети, оптимизированной для работы с процессором Movidius Myriad 2.
  • Настройка: широкий спектр параметров, позволяющих одновременно оценивать работу стандартных и индивидуально настроенных нейросетей, помогает добиваться оптимальной производительности системы на фоне сверхнизкого энергопотребления. Специальные скрипты для валидации помогают разработчикам сравнивать точность работы модели на уровне конечного устройства с исходной моделью на базе ПК.
  • Ускорение: модуль Movidius Neural Compute Stick обладает уникальной способностью выступать в качестве ускорителя уже существующих систем глубокого обучения. Подобный подход позволяет добиваться более высоких показателей производительности на фоне эффективного использования энергоресурсов.

 

Отказ от ответственности: Информация, содержащаяся в каждом пресс-релизе и материале, размещенном на сайте, была действительной в момент его публикации. Несмотря на то, что пресс-релизы и другие материалы остаются на веб-сайте компании, компания не принимает на себя обязательств обновлять информацию с учетом последующих событий. Следовательно, читателям пресс-релизов и других материалов, не следует полагаться на точность и актуальность опубликованной информации после момента публикации.