Intel 開発キット, 開発 ボード, NCSM2450.DK1

Movidius™のNeural Network Compute Stickにより、高価で大量の電力を消費するスーパーコンピュータを必要とせずに、ディープニューラルネットワーク開発が可能になります。Movidiusスティックが提供する100 Gflopsの演算力により、ディープニューラルネットワークのプロトタイピングとチューニングを簡単に行うことができます。クラウド接続は不要です。USBスティック型なので、ホストPCとの接続が容易です。Myriad-2 VPU（Vision Processing Unit）が搭載されているので、必要な演算性能を備えています。Myriad-2は、12基のVLIW (Very Long Instruction Word)プロセッサにより高効率の並列処理を実現します。並列スケジューリングの処理はプログラムのコンパイル時に行われ、実行時にはプロセッサはこの処理から解放されます。

• Movidius 600 MHz Myriad-2 SoC（128 ビットVLIWSHAVEベクトルプロセッサ12基搭載）;• 転送速度が400 Gbpsの2 MBオンチップメモリ;• 8、16、32ビットの精度でFP16、FP32、整数演算をサポート;• すべてのデータと電源はホストPCの１個のUSB3.0ポートから提供されます。

Caffeベースの学習済みCNN (Convolutional Neural Network)を、オンボードMyriad-2 VPU向けに最適化された組み込みニューラルネットワークに自動的に変換します。このSDKは、TensorFlowにも対応しています。

業界標準 / カスタム設計のニューラルネットワークに対応するレイヤー単位の性能評価により、効果的なチューニングが可能になり、実世界での性能最適化を超低消費電力で実現できます。検証スクリプトを使用することで、デバイス上で最適化されたモデルの精度を元のPCベースのモデルと比較できます。

Movidius Stickは、既存のコンピューティングプラットフォームに専用の深層学習推論機能を追加することにより、独立したニューラルネットワークアクセラレータとして動作し、性能と電力効率を向上させることができます。