Новости Новости 21.07.2017 в 19:14 comment

Movidius Neural Compute Stick в виде флешки представляет собой нейронную сеть с производительностью более 100 гигафлопс

author avatar
https://itc.ua/wp-content/uploads/2022/04/ad81c83e9fbf757ce8a90d0eb41dee5b-96x96.jpeg *** https://itc.ua/wp-content/uploads/2022/04/ad81c83e9fbf757ce8a90d0eb41dee5b-96x96.jpeg *** https://itc.ua/wp-content/uploads/2022/04/ad81c83e9fbf757ce8a90d0eb41dee5b-96x96.jpeg

Вадим Карпусь

Автор новостей

Компания Movidius выпустила обновлённую версию системы искусственного интеллекта, выполненную в виде обычного USB-накопителя. Подобное устройство в виде прототипа было анонсировано ещё в апреле прошлого года. А затем Intel выкупила компанию Movidius.

Новая версия Movidius Neural Compute Stick во многом похожа на прототип. Она содержит тот же энергоэффективный процессор Myriad 2 Vision Processing Unit (VPU), который довольствуется всего 1 Вт энергии. Он содержит 12 параллельных ядер, которые способны эффективно обрабатывать визуальные алгоритмы, например, определение объектов или распознавание лиц. По заверениям Movidius, такой чип обладает производительностью более 100 гигафлопс и позволяет запускать системы нейронных сетей, созданные на базе фреймворка Caffe. В устройстве интегрированы 256 КБ кэш-памяти второго уровня, 2 МБ встроенной памяти. Чип работает на частоте 600 МГц. Процессор VPU Myriad 2 изготавливается по нормам 28-нанометрового технологического процесса. Отличием Movidius Neural Compute Stick от прототипа является использование алюминиевого корпуса вместо пластикового. Также цена устройства оказалась немного ниже — $79 вместо $99.

Movidius Neural Compute Stick в виде флешки представляет собой нейронную сеть с производительностью более 100 гигафлопс

Movidius Neural Compute Stick не является самостоятельным решением для выполнения задач глубокого обучения. Устройство подключается к компьютеру через порт USB 3.0 и обеспечивает многократный прирост производительности нейронных вычислений. Таким образом, подключив данное устройство к компьютеру, исследователи смогут существенно ускорить процесс обучения нейронных сетей. Причём, к одной системе можно подключать несколько таких ускорителей.

Источник: The Verge


Loading comments...

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: