Модуль Movidius Neural Compute, разработанный для разработчиков продукции, исследователей и производителей, призван снизить существующие барьеры на пути разработки, настройки и развертывания приложений искусственного интеллекта, предлагая высокую вычислительную мощность специализированной глубокой нейронной сети в компактном модуле.
Поскольку все больше разработчиков внедряют передовые подходы машинного обучения для создания инновационных приложений и решений, Intel по-прежнему стремится предоставлять наиболее полные инструменты и ресурсы для разработки, чтобы обеспечить разработчиков всем необходимым для цифровой экономики, основанной на искусственном интеллекте. Будь то обучение искусственных нейронных сетей в облаке Intel® Nervana™, оптимизация для новых рабочих нагрузок, таких как искусственный интеллект, виртуальная и дополненная реальность или автономное вождение с использованием масштабируемых процессоров Intel® Xeon®, или расширение границ возможностей ИИ с помощью блока обработки изображений Movidius (VPU), Intel предлагает широкий спектр инструментов ИИ, а также возможности для обучения и развертывания продуктов и услуг следующего поколения на основе ИИ.
Разработка искусственного интеллекта состоит из двух основных этапов: (1) обучение алгоритма с использованием больших наборов данных с применением современных методов машинного обучения и (2) использование алгоритма в приложениях для конечных пользователей, интерпретирующих данные из реального мира. Этот второй этап известен как «вывод», и применение вывода извне или непосредственно на устройстве предлагает множество преимуществ с точки зрения задержки, потребления ресурсов и конфиденциальности:
Компиляция: автоматическое преобразование предварительно обученной сверточной нейронной сети (CNN) на основе Caffe в интегрированную нейронную сеть, оптимизированную для работы непосредственно на VPU Movidius Myriad 2.
Настройка: метрики производительности для каждого слоя как для стандартных, так и для специально разработанных нейронных сетей позволяют эффективно настраивать их для достижения оптимальной производительности с использованием данных из реального мира и сверхнизким потреблением ресурсов. Скрипты проверки позволяют разработчикам сравнивать точность оптимизированных моделей на устройстве с точностью исходных моделей на ПК.
Ускорение: Модуль Movidius Neural Compute — единственный, способный выступать в качестве дискретного ускорителя нейронных сетей, добавляя к существующим вычислительным платформам специализированные возможности для выполнения задач глубокого обучения, что повышает производительность и эффективность.
