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英特爾發(fā)布神經(jīng)計算棒,可構建更智能AI邊緣設備

2018-11-16 14:11
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英特爾人工智能大會近日在北京舉行。逾千名AI開發(fā)者、研究人員以及英特爾的客戶和伙伴齊聚,探討AI的發(fā)展,了解英特爾AI技術組合的最新進展。會上,英特爾發(fā)布了英特爾神經(jīng)計算棒二代(簡稱英特爾NCS 2),利用該計算棒可以在網(wǎng)絡邊緣構建更智能的AI算法和計算機視覺原型設備。

英特爾發(fā)布全新神經(jīng)計算棒,構建更智能的AI邊緣設備

英特爾公司全球副總裁兼人工智能產(chǎn)品事業(yè)部總經(jīng)理Naveen Rao發(fā)布英特爾神經(jīng)計算棒二代

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)計算棒相比性能更優(yōu),能夠以可負擔的成本加快深度神經(jīng)網(wǎng)絡推理應用的開發(fā)。英特爾NCS 2支持深度神經(jīng)網(wǎng)絡測試、調整和原型制作,可以幫助開發(fā)者進入實際應用的量產(chǎn)階段。

英特爾發(fā)布全新神經(jīng)計算棒,構建更智能的AI邊緣設備

英特爾神經(jīng)計算棒二代

英特爾公司全球副總裁兼人工智能產(chǎn)品事業(yè)部總經(jīng)理Naveen Rao表示:“第一代英特爾神經(jīng)計算棒以前所未有的產(chǎn)品形態(tài)和價格,給AI開發(fā)者們的創(chuàng)新行動帶來巨大助力。對于大幅提升計算性能的第二代英特爾神經(jīng)計算棒將在業(yè)界帶來的精彩,我們翹首以待。”

英特爾NCS 2看起來就像個普通U盤,但“內功深厚”。它基于最新一代英特爾VPU——英特爾? Movidius Myriad X VPU構建而成,首次配備有神經(jīng)計算引擎(專用硬件神經(jīng)網(wǎng)絡推理加速器,性能更優(yōu))。搭配可以支持更多網(wǎng)絡的英特爾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。

借助英特爾NCS 2的功能提升,計算機視覺和人工智能可以輕松地部署到物聯(lián)網(wǎng)和邊緣設備原型上。無論開發(fā)者研發(fā)智能相機、無人機、工業(yè)機器人還是必不可少的下一代智能家居設備,英特爾NCS 2都能讓原型設備運行得更加快速、更加智能。此外,借助英特爾 AI: In Production生態(tài)系統(tǒng),開發(fā)者現(xiàn)在可以將他們的英特爾NCS 2原型移植到其他產(chǎn)品上,并實現(xiàn)設計的產(chǎn)品化。

只要一臺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 和計算機視覺應用程序運轉起來。英特爾NCS 2在標準 USB 3.0 端口上運行,不需要額外的硬件,因此用戶可以快速轉換并將計算機訓練模型無縫部署到各種各樣的設備上,并且無需網(wǎng)絡或云端連接。

第一代英特爾NCS發(fā)布于2017年7月,已擁有一個涵蓋上萬名開發(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)布性能更強大的NCS 2,將助力AI社區(qū)創(chuàng)造出更多大有可為的應用。

在此次英特爾人工智能大會上,公布的更多進展還包括:

Cascade Lake 是將要推出的英特爾至強可擴展處理器,將支持英特爾傲騰數(shù)據(jù)中心級持久內存以及全新的AI功能——英特爾 DL Boost。這種嵌入式人工智能加速器將加速深度學習推理工作負載,圖像識別能力相比當前的英特爾至強可擴展處理器得到提升。Cascade Lake計劃于今年出貨,2019年實現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)。

英特爾視覺技術加速器設計產(chǎn)品瞄準邊緣設備的AI推理和分析性能,它有兩種形式:一種是采用英特爾Movidius VPU陣列,另一種則基于高性能英特爾 Arria 10 FPGA。該加速器解決方案以OpenVINO工具包為基礎,能夠為開發(fā)人員提供基于英特爾系列產(chǎn)品的更好的神經(jīng)網(wǎng)絡性能,幫助開發(fā)人員更加經(jīng)濟高效地運用物聯(lián)網(wǎng)設備的實時圖像分析和智能化功能。

Spring Crest是英特爾Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡處理器(NNP),將于2019年面市。英特爾Nervana NNP產(chǎn)品系列利用了人工智能深度學習專用的計算特性,比如密集矩陣乘法和用于并行計算的定制互聯(lián)。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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