Placa de desarrollo Movidius Neural Network Compute Stick Intel - NCSM2450.DK1
Documentos Técnicos
Especificaciones
Brand
IntelNombre del kit
Movidius Neural Network Compute Stick
Clasificación del kit
Placa de desarrollo
Referencia del procesador
Myriad-2
Nombre de familia del procesador
Myriad
Datos del producto
Unidad de computación neuronal Movidius
La unidad de computación de red neuronal de Movidius™ permite el desarrollo de la red neuronal profunda sin necesidad de un hardware de superordenador con grandes exigencias de potencia. Solo hay que crear prototipos y ajustar la profundidad de la red neuronal profunda con 100 Gflops de potencia de computación proporcionada por la unidad Movidius. No requiere conexión de nube. El formato del dispositivo USB facilita la conexión a un PC host, mientras que la unidad de procesamiento de visión (VPU) Myriad-2 proporciona el rendimiento computacional necesario. Myriad-2 alcanza un procesamiento paralelo de alta eficacia gracias a sus doce procesadores VLIW (palabra de instrucción muy larga). La programación en paralelo de decisiones se realiza en tiempo de compilación del programa, liberando a los procesadores de esta tarea en tiempo de ejecución.
Características
• SoC Movidius 600MHz Myriad-2 con 12 procesadores de vector VLIW SHAVE de 128 bits
• Memoria en chip de 2 MB con velocidad de transferencia de 400 Gbps
• Compatible con FP16, FP32 y operaciones de números enteros con precisión de 8, 16 y 32 bits
• Todos los datos y la potencia se suministran a través de un único puerto USB 3.0 en un PC host
• Inferencia en el dispositivo en tiempo real sin conectividad con la nube
• Implemente rápidamente modelos de CNN existentes o redes de formación exclusiva
• Varias unidades Movidius se pueden integrar en red al PC host a través de un hub apropiado
• Dimensiones: 72,5 x 27 x 14 mm
Compilar
Convierte automáticamente una red neuronal convolucional (CNN) basada en Caffe en una red neuronal integrada optimizada para la VPU Myriad -2 incorporada. El SDK es también compatible con TensorFlow.
Sintonizar
La métrica de rendimiento capa a capa para redes neuronales de diseño personalizado y estándar del sector permiten el ajuste efectivo para un óptimo rendimiento del mundo real a una potencia ultrajaba. Las secuencias de comandos de validación permiten a los desarrolladores comparar la precisión del modelo optimizado en el dispositivo con el modelo basado en PC original.
Acelerar
La unidad Movidius se pueden comportar como un acelerador de red neural discreto añadiendo capacidades de interferencia de aprendizaje profundas dedicadas a plataformas informáticas existentes para mejora del rendimiento y eficiencia energética.
¿Dónde se puede usar?
• Hogares inteligentes y robótica de consumo
• Sector de vigilancia y seguridad
• Sector de venta al por menor
• Asistencia sanitaria
Volver a intentar más tarde
Vuelva a verificar más tarde.
$ 86.199
Each (Sin IVA)
$ 102.577
Each (IVA Incluido)
1
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Movidius Neural Network Compute Stick
Clasificación del kit
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Referencia del procesador
Myriad-2
Nombre de familia del procesador
Myriad
Datos del producto
Unidad de computación neuronal Movidius
La unidad de computación de red neuronal de Movidius™ permite el desarrollo de la red neuronal profunda sin necesidad de un hardware de superordenador con grandes exigencias de potencia. Solo hay que crear prototipos y ajustar la profundidad de la red neuronal profunda con 100 Gflops de potencia de computación proporcionada por la unidad Movidius. No requiere conexión de nube. El formato del dispositivo USB facilita la conexión a un PC host, mientras que la unidad de procesamiento de visión (VPU) Myriad-2 proporciona el rendimiento computacional necesario. Myriad-2 alcanza un procesamiento paralelo de alta eficacia gracias a sus doce procesadores VLIW (palabra de instrucción muy larga). La programación en paralelo de decisiones se realiza en tiempo de compilación del programa, liberando a los procesadores de esta tarea en tiempo de ejecución.
Características
• SoC Movidius 600MHz Myriad-2 con 12 procesadores de vector VLIW SHAVE de 128 bits
• Memoria en chip de 2 MB con velocidad de transferencia de 400 Gbps
• Compatible con FP16, FP32 y operaciones de números enteros con precisión de 8, 16 y 32 bits
• Todos los datos y la potencia se suministran a través de un único puerto USB 3.0 en un PC host
• Inferencia en el dispositivo en tiempo real sin conectividad con la nube
• Implemente rápidamente modelos de CNN existentes o redes de formación exclusiva
• Varias unidades Movidius se pueden integrar en red al PC host a través de un hub apropiado
• Dimensiones: 72,5 x 27 x 14 mm
Compilar
Convierte automáticamente una red neuronal convolucional (CNN) basada en Caffe en una red neuronal integrada optimizada para la VPU Myriad -2 incorporada. El SDK es también compatible con TensorFlow.
Sintonizar
La métrica de rendimiento capa a capa para redes neuronales de diseño personalizado y estándar del sector permiten el ajuste efectivo para un óptimo rendimiento del mundo real a una potencia ultrajaba. Las secuencias de comandos de validación permiten a los desarrolladores comparar la precisión del modelo optimizado en el dispositivo con el modelo basado en PC original.
Acelerar
La unidad Movidius se pueden comportar como un acelerador de red neural discreto añadiendo capacidades de interferencia de aprendizaje profundas dedicadas a plataformas informáticas existentes para mejora del rendimiento y eficiencia energética.
¿Dónde se puede usar?
• Hogares inteligentes y robótica de consumo
• Sector de vigilancia y seguridad
• Sector de venta al por menor
• Asistencia sanitaria