Strona korzysta z plików cookies w celu realizacji usług i zgodnie z Polityką Plików Cookies.



18.04.2018

Dla biznesu

Monitory AOC 6x
13.04.2018

Ochrona sieci przemysłowych

Stormshield SNi40
09.04.2018

Disaster recovery

Veeam Availability Orchestrator
05.04.2018

Pamięci masowe i SDS

IBM Spectrum Storage
27.03.2018

Wydajna podstawa

Asus RS700-E9, Asus WS C621E SAGE
22.03.2018

Seria dla profesjonalistów

Toshiba E-Generation
21.03.2018

Odzyskiwanie plików - nowa...

Zachowanie bezpieczeństwa plików jest dla wielu przedsiębiorców priorytetem. Z myślą o...
19.03.2018

Superszybkie SSD

Samsung SZ985 Z-SSD
15.03.2018

EPYC w serwerach

Dell EMC PowerEdge

Sztuczna inteligencja w USB. Movidius Neural Compute Stick

Data publikacji: 29-09-2017 Autor: Jerzy Michalczyk

Movidius Neural Compute Stick to pierwszy na świecie zestaw do uczenia maszynowego, a zarazem w pełni samodzielny akcelerator sztucznej inteligencji w postaci urządzenia USB. Dzięki niemu szeroka gama urządzeń może uzyskać funkcje przetwarzania przeznaczone dla głębokich sieci neuronowych.

W ubiegłym roku Intel poinformował o przejęciu firmy Movidius, producenta wiodących na rynku układów SoC służących do obsługi widzenia komputerowego. Efektem połączenia dotychczas posiadanych rozwiązań z technologią Movidius Intel jest seria rozwiązań technologicznych w obszarze widzenia komputerowego i głębokiego uczenia maszynowego – od urządzeń końcowych po chmurę obliczeniową. Jednym z nich jest Movidius Neural Compute Stick (NCS) – zaprojektowany z myślą o programistach, badaczach i twórcach sprzętu. Celem twórców urządzenia jest udostępnienie wysoko wydajnych funkcji przetwarzania przeznaczonych dla sieci neuronowych w ramach niewielkiego urządzenia o przystępnej cenie. Ma to pozwolić na zniesienie barier w procesach tworzenia, konfiguracji i wdrażania aplikacji sztucznej inteligencji.

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 1 W. W wyniku tego obsługa głębokich sieci neuronowych w czasie rzeczywistym jest możliwa bezpośrednio z poziomu urządzenia. Takie podejście pozwala na wdrażanie szerokiej gamy aplikacji sztucznej inteligencji pracujących offline.

Co ciekawe, urządzenie nie jest drogie – Movidius Neural Compute Stick jest dostępny u wybranych dystrybutorów w sugerowanej cenie detalicznej 79 dolarów. Więcej informacji można uzyskać na stronie firmy Movidius.

Widzenie komputerowe

Jednym z zastosowań sieci neuronowych jest tzw. widzenie komputerowe. Polega ono na umożliwieniu maszynom przetwarzania obrazu w celu rozpoznawania otoczenia. Oczami urządzenia są kamery, procesor staje się jego mózgiem, a układ analizy obrazu to kora wzrokowa. Wprowadzenie wykrywających głębię kamer z sensorami Intel RealSense dało początek technologii pozwalającej urządzeniom widzieć świat w trzech wymiarach. Intel rozwija i przejmuje także technologie z obszarów uczenia maszynowego, głębokiego uczenia (deep learning) i przetwarzania kognitywnego. Celem tych działań jest stworzenie zestawu funkcji, które dadzą komputerom możliwości podobne do tych zapewnianych przez ludzkie zmysły. Da to światu zupełnie nowe perspektywy: od rozpoznawania obiektów po rozumienie otoczenia, od uwierzytelniania po tracking i nawigację. Nowe możliwości wbudowane w układy scalone typu SoC (System-on-a-chip – układy scalone zawierające kompletny system elektroniczny, w tym układy cyfrowe, analogowe, także radiowe oraz cyfrowo-analogowe) umożliwią podobne do ludzkiego widzenie 50 miliardom połączonych urządzeń, mających funkcjonować na świecie do 2020 roku w ramach internetu rzeczy.

Zdolność do śledzenia, nawigowania, mapowania i rozpoznawania zarówno całego otoczenia, jak i poszczególnych obiektów przy użyciu wysoko wydajnych układów SoC o małym poborze mocy otwiera nowe możliwości w tych zastosowaniach, w których kluczowe są ograniczenie rozmiarów i wydzielania ciepła oraz długi czas życia baterii. Intel zamierza wykorzystać te technologie w szczególności w pracach nad rozszerzoną, wirtualną i połączoną rzeczywistością, dronami, robotyką, cyfrowymi kamerami do monitoringu i innymi dziedzinami.

[...]

.

Transmisje online zapewnia: StreamOnline

All rights reserved © 2013 Presscom / Miesięcznik "IT Professional"