Нейронные сети, машинное обучение, компьютерное зрение и прочие технологии являются одним из главных современных трендов в мире IT. Компания Intel, являясь одним из лидеров рынка, представила Movidius Neural Compute Stick — первый в мире набор средств для глубокого обучения и автономный ускоритель искусственного интеллекта в виде миниатюрного компьютера. Он выполнен в форм-факторе обычной флешки, но при этом позволяет существенно упростить жизнь разработчикам приложений на базе искусственного интеллекта.
Intel Movidius Neural Compute Stick предназначен для разработчиков и исследователей, позволяя уменьшить все преграды при создании, настройке и развёртывании приложений искусственного интеллекта путём предоставления специализированной высокоэффективной обработки глубоких нейронных сетей.
Разработчики могут использовать сразу несколько таких компьютеров, объединяя их в массив и повышая тем самым общую производительность. Сам девайс потребляет менее 1 Вт энергии, а его заявленная производительность достигает 100 Гфлопс. Важно отметить, что Intel Movidius Neural Compute Stick не является автономным устройством. Он подключается к обычному компьютеру по USB 3.0, увеличивая его производительность при нейронных вычислениях и наделяя возможностями машинного обучения.
Источник:
Ребята. Тут в основном рядовые пользователи (я так думаю)...
Вопрос: зачем нам это нужно?
Даже если ваш ответ стеб: рядовые юзеры имелись в виду как конечные пользователи устройств, то есть потребители. Смысл нам в этой технологии?) Это же как я понял для разработчиков.
это было бы интересно, если бы статья содержала что-нибудь по сути, а не просто набор высокопарных витиеватых фраз
Расширять кругозор. Возможно, заинтересоваться самим машинного обучению, выучить программирование и попробовать сделать что-то своё?
Это они про цену ещё не сказали, сказали бы - энтузиазма бы поубавилось
>позволяет существенно упростить жизнь разработчикам приложений на базе искусственного интеллекта
Это для разработчиков разрабатывающих что то там машинно обучаемое - например свистульки для машинного обучения разработчиков разрабатывающих свистульки для машинного обучения разработчиков разрабатывающих что тортам обучаемое.
Ну или машинное обучение умной клавиатуры с которой я эту дичь и пишу, но она тупая и дцпэшная хоть и использует для своего машинного обучения гораздо больше вычислительных мощностей со стороны и свистульки эти и рядом коробками не валялись.
Завел ты дом, автополиволку, видеонаблюдения. И стала тебе соседкая кошка гадить на газон. Пишешь софт, который с камеры опознает кошку и включает автополивалку. Вот что бы кошку поливало, а тебя нет и используешь эти нейросети.
Я б купил :) и настроил на соседа
Соседи разные бывают )))
имхо, сайт все больше напоминает колонку "хайтек", в яндекс новостях.
ага, фантазия. Как минимум нехилые навыки программирования и знания высшей математики. Быть настоящим программистом, а не веб биомусором.
В какой-то мере он прав.
Вот да. При этом, вычислительная мощность тут не ахти какая. Любой компьютер со средненькой видеокартой будет выдавать куда большую производительность.
VPI Myriad 2 VPU, размещенный внутри Movylius Neural Compute Stick, обеспечивает мощную, но эффективную производительность - более 100 гигафлоп производительности в пределах 1 Вт - для запуска в реальном времени глубоких нейронных сетей непосредственно с устройства
Movidius Neural Compute Stick стоит $ 79
Это же отличная идея для стартапа (без шуток). Если дальше развить эту идею, то можно разработать неплохую охранную систему для чего угодно. Думаю, этим уже наверняка кто-то занимается.
Че, для этого 100Гфлопс надо, да? я думал расбери разберется. Я думаю нейросети чуток другое.
я слишком много думаю чет
Для обучения подобных нейросетей нужны немалые мощности. Чтобы эта сеть начала понимать, что на изображении кошка, ей нужно будет проанализировать сотни тысяч (а лучше миллионы) фотографий кошек и не-кошек. И 100 ГФлопс для это будет весьма маловато, на самом деле.
Movidius Neural Compute Stick позволяет быстро и удобно прототипировать, профилировать и настраивать потоки в сверточных нейронных сетях (Convolutional Neural Network, CNN) для нужд конечных приложений. Для разработчиков создан специализированный Neural Compute SDK. Таким образом, устройство, оснащенное USB-портом может стать интеллектуальным, автономным и самообучающимся.
самый угар что совместимость с окнами не заявлена даже с х86))
Ну, смотрите: вы можете неточные вычисления производить быстро (совсем), а ПК - нет.
Вот вы видишь $500 - уже понимаете что это ~30кр.
Вот такие сравнения с шаблоном выполняются на нейронной сети быстрее, чем заранее прописанной логикой.
Если интересно, то почему бы не загуглить и самостоятельно изучить вопрос?
По юсб передаются лишь вводные и выходные данные, и также питание 1ватт, а вся обработка происходит в самом устройстве, так что тут юсб более чем достаточно.
Через тип ц норм
сеты для обучения могут достигать гигабайты, особенно если это картинки.
А это не статья, это новость компьютерного мира.
Да он небось стоит дешевле эльбруса 8С, а если объединить четыре девайса в кластер, то можно обогнать по мощности 8-ядерный эльбрус в гигафлопсах.