计算机视觉硬件

选择一种硬件加速器,以针对任何类型的处理器最大化应用程序的性能。

英特尔® 处理器

这些 CPU 为计算机视觉任务提供了最通用的选择。有多种产品线可供选择,您可以找到一系列价格和性能选项,以满足您的应用程序和预算需求。

英特尔® Processor Graphics

许多英特尔处理器都包含集成显卡,包括英特尔核芯显卡和英特尔® 超核芯显卡。GPU 具有一系列通用和固定功能(包括英特尔® Quick Sync Video),可用于加速媒体、推理和常规计算机视觉操作。

英特尔® FPGA

通过实时检索和分类数据的集成电路获得成本节省和收入增长。将这些加速器用于人工智能推理,将其作为低延迟解决方案,以获得可应用于自动驾驶汽车、机器人、物联网和数据中心的更安全和交互式的体验。

英特尔® Movidius™ 视觉处理器

该单元可实现每瓦高计算量的视觉智能。它支持摄像头处理、计算机视觉和深度学习推理。

英特尔® Vision Accelerator Design

FPGA

该设计以小尺寸外形提供(作为 PCIe* 附加卡),可在低功耗和低延迟的情况下进行深度学习推理。它非常适合空间有限和功率预算有限的实时应用,例如监视、零售、医疗和机器视觉。

视觉处理器

该设计将多个英特尔® Movidius™ 视觉处理器 (1~N) 聚集在附加卡或机架式模块服务器上,以提供深度学习推理加速。该视觉加速器设计产品系列具有多种外形,可满足各种垂直使用案例。

图像处理器 (IPU)

英特尔凌动® 处理器 E3900 包含一个专用 IPU,可用于运行适用于打印成像的通用内核。

准备开始了吗?

远程试用由英特尔 Distribution of OpenVINO toolkit 提供支持的硬件,使用屡获殊荣的1英特尔® DevCloud for Edge。

注意:英特尔 DevCloud for Edge 仅适用于企业开发人员。使用您的企业电子邮箱进行申请。

注册

1英特尔 DevCloud for the Edge 获得了由 Edge AI and Vision Alliance 所颁发的 2020 年度视觉产品奖项,该奖项属于开发人员工具类别。

探索功能

传统计算机视觉

开发和优化使用 OpenCV 库和其他行业工具构建的经典计算机视觉应用程序。

深度学习推理

借助用于预训练模型的内置模型优化器和用于特定硬件加速的推理引擎运行时,跨英特尔® 平台加速和部署神经网络模型。

产品和性能信息

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英特尔的编译器针对非英特尔微处理器的优化程度可能与英特尔微处理器相同(或不同)。这些优化包括 SSE2、SSE3 和 SSSE3 指令集和其他优化。对于在非英特尔制造的微处理器上进行的优化,英特尔不对相应的可用性、功能或有效性提供担保。该产品中依赖于微处理器的优化仅适用于英特尔微处理器。某些非特定于英特尔微架构的优化保留用于英特尔微处理器。关于此通知涵盖的特定指令集的更多信息,请参阅适用产品的用户指南和参考指南。

通知版本 #20110804