Mouser Electronics führt jetzt den Intel Neural Compute Stick 2 (Intel NCS 2), die Inferenzentwicklungsplattform für künstliche Intelligenz (KI) der nächsten Generation zur Erstellung intelligenterer Algorithmen und zum Prototyping von Computer Vision-Produkten für das Internet der Dinge (IoT) und Edge-Computing-Geräte. Mit erweiterten Hardware-Verarbeitungsfunktionen bietet der Intel NCS 2 eine höhere Leistung als frühere Generationen und unterstützt eine Reihe möglicher KI-Innovationsbereiche vom Gesundheitswesen über den Einzelhandel bis hin zur Robotik.
Der Intel Neural Compute Stick 2 basiert auf der Intel Movidius ™ Myriad ™ X- Bildverarbeitungseinheit (VPU) und verfügt über die Neural Compute Engine, einen dedizierten integrierten hardwarebasierten Beschleuniger für DNN-Schlussfolgerungen (Deep Neural Network). Die Intel Movidius Myriad X VPU bietet branchenführende Recheneffizienz zur Beschleunigung von DNN-Anwendungen, indem sie eine Kombination aus integriertem DNN-Hardwarebeschleuniger, 16 programmierbaren SIMD VLIW-Prozessorkernen und einem effizienten On-Chip-Speicher nutzt.
Der Intel NCS 2 verwendet einen USB 3.0-Formfaktor, um Plug-and-Play-Einfachheit und tiefgreifendes Prototyping für jede x86-Plattform mit USB-Anschluss bereitzustellen. Intel NCS 2 wurde für die schnelle Entwicklung und das Prototyping von Computer Vision- und AI Edge-Geräten entwickelt. Es unterstützt gängige Frameworks und enthält sofort einsatzbereite Beispielanwendungen.
Der Intel Neural Compute Stick 2 wird vom Intel Distribution of OpenVINO ™ -Toolkit unterstützt, wodurch die Entwicklung von Software-Emulationsvisionen einfacher und schneller wird. Das Intel Distribution of OpenVINO-Toolkit verfügt über ein mittleres Darstellungsformat, mit dem Ingenieure ein neuronales Netzwerk auf einem Prozessortyp wie einer CPU entwickeln und testen und dasselbe Modell auf einer Reihe von Prozessoreinheiten wie Intel VPUs, FPGAs oder bereitstellen können integrierte Graphiken. Das modulare Toolkit enthält vorab trainierte Modelle, optimierte Computer-Vision-Algorithmen und Beispielcode, um wertvolle Entwicklungszeit zu sparen. Die gemeinsame API erleichtert die Bereitstellung von Lösungen auf einer Vielzahl von Plattformen und Beschleunigern.