Movidius Neural Compute Stick to rozwiązanie zaprojektowane z myślą o programistach, badaczach i twórcach sprzętu. Celem Intela jest eliminowanie barier w procesach tworzenia, konfiguracji i wdrażania aplikacji sztucznej inteligencji. Zostało to osiągnięte poprzez udostępnienie wysoko wydajnych funkcji przetwarzania przeznaczonych dla sieci neuronowych w ramach niewielkiego urządzenia o przystępnej cenie. „Intel od lat udostępnia twórcom na całym świecie rozwiązania sprzętowe i oprogramowanie, które pozwalają na tworzenie innowacyjnych produktów i aplikacji. Podobnie jest w przypadku technologii z zakresu sztucznej inteligencji. Chcemy, aby narzędzia te dostępne były w przystępnych cenach oraz by przyczyniały się do rozwoju aplikacji pomagającym społeczeństwu, instytucjom i przedsiębiorstwom” – wyjaśnia Artur Długosz z Intela. Coraz więcej programistów wykorzystuje zaawansowane metody uczenia maszynowego, aby tworzyć innowacyjne rozwiązania i aplikacje. Intel dostarcza kompleksowy zestaw zasobów i narzędzi programistycznych, dzięki którym twórcy będą mogli korzystać z najlepszej dostępnej technologii, dopasowanej do potrzeb cyfrowej gospodarki. Wykorzystanie sieci neuronowych jest kluczowe w rozwoju aplikacji sztucznej inteligencji związanych z przetwarzaniem obrazu (VPU) czy systemów autonomicznej jazdy. „Jednostka VPU Myriad 2 umieszczona w urządzeniu Movidius Neural Compute Stick zapewnia wysoką wydajność połączoną z równie wysoką energooszczędnością — ponad 100 gigaflopów wymaga poboru energii na poziomie zaledwie 1W. W wyniku tego obsługa głębokich sieci neuronowych w czasie rzeczywistym jest możliwa bezpośrednio z poziomu urządzenia” — wyjaśnia Remi El-Ouazzane, wiceprezes i dyrektor generalny Movidius, spółki należącej do Intela. „Takie podejście pozwala na wdrażanie szerokiej gamy aplikacji sztucznej inteligencji pracujących offline”. Rozwój sztucznej inteligencji obejmuje dwa etapy: 1. szkolenia algorytmu z użyciem dużych zestawów przykładowych danych, za pomocą nowoczesnych technik uczenia maszynowego 2. zaimplementowania algorytmu w aplikacjach końcowych, wymagających interpretowania rzeczywistych danych. Drugi z tych etapów – określany mianem „wnioskowania” – jest realizowany na brzegu sieci lub na urządzeniach w sposób natywny, co zapewnia znaczne korzyści w obszarach opóźnień, poboru energii oraz prywatności: • Kompilowanie: pozwala na automatyczną konwersję splotowej sieci neuronowej (CNN) opartej o program Caffe do postaci wbudowanej sieci neuronowej, zoptymalizowanej pod kątem zadań wykonywanych z poziomu jednostki VPU Movidius Myriad 2. • Konfiguracja: pomiar wydajności w poszczególnych warstwach, umożliwia ich efektywne konfigurowanie pod kątem wydajności i niezwykle niskiego poboru energii w rzeczywistych zastosowaniach; dzięki skryptom walidacyjnym badacze mogą porównywać dokładność zoptymalizowanego modelu pracującego na urządzeniu z pierwotnym modelem opartym o komputer PC. • Przyspieszenie: Movidius Neural Compute Stick, jako jedyne tego typu urządzenie może pełnić funkcję zewnętrznego akceleratora sieci neuronowej, co wzbogaca istniejące platformy obliczeniowe o dedykowane funkcje głębokiego uczenia, a tym samym zwiększa ich wydajność i energooszczędność. Movidius Neural Compute Stick jest już dostępny w sugerowanej cenie detalicznej 79 USD.