- RS品番:
- 139-3655
- メーカー型番:
- NCSM2450.DK1
- メーカー/ブランド名:
- Intel
- RS品番:
- 139-3655
- メーカー型番:
- NCSM2450.DK1
- メーカー/ブランド名:
- Intel
その他
詳細情報
Movidius Neural Compute Stick
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。
特長
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。
クラウドに接続しなくてもデバイス上でリアルタイム推論を実行
既存のCNNモデルや独自学習ネットワークを導入
クラウドに接続しなくてもデバイス上でリアルタイム推論を実行
既存のCNNモデルや独自学習ネットワークを導入
複数のハブを介してMovidius SticksをホストPCにネットワーク接続可能
寸法: 72.5 x 27 x 14 mm
コンパイル
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。
チューン
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。
高速化
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。
主な用途
スマートホーム・民用ロボット
監視・セキュリティ
小売業
医療
監視・セキュリティ
小売業
医療
仕様
特性 | |
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キット名 | Movidius Neural Network Compute Stick |
キットの分類 | 開発ボード |
プロセッサ品番 | Myriad-2 |
プロセッサファミリ名 | Myriad |