英特尔发布Movidius神经计算棒,推动深度学习应用开发民主化

发布时间:2017年07月21日 11:07    作者:eechina
关键词: Movidius , 神经网络 , 人工智能
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Movidius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。

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。

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外形小巧的Movidius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:“Movidius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:
➀ 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;
➁ 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Movidius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。

Movidius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。

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