Acelere el desarrollo de aprendizaje profundo al extremo

 
Desarrolle para dispositivos de alto desempeño y bajo consumo de energía

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Intel® Movidius™ Neural Compute Stick

¿Qué es la Barra de cómputo neuronal Intel® Movidius™?

Este diminuto dispositivo de aprendizaje profundo sin ventilador le permite  aprender a programar inteligencia artificial al extremo. Está propulsado por la misma Unidad de procesamiento de visión (VPU) Intel® Movidius™ que se puede encontrar en millones de cámaras de seguridad inteligentes, drones controlados mediante gestos, equipos de visión automática industrial y mucho más.

A developer using the Intel Movidius Neural Compute Stick

Descubra lo que puede hacer con un módulo de informática neuronal

Permite una rápida elaboración de prototipos, validación e implementación de aplicaciones de inferencia de redes neuronales profundas (DNN) a la vanguardia. La arquitectura de la unidad de procesamiento visual (VPU) habilita un segmento totalmente nuevo de aplicaciones de inteligencia artificial que no dependen de una conexión a la nube.

En combinación con los Kits de desarrollo de software (SDK) Intel® Movidius™,  permite que los desarrolladores de aprendizaje profundo elaboren perfiles, realicen ajustes e implementen redes neuronales convolucionales (CNN) en aplicaciones con bajo consumo de energía que requieren inferencia en tiempo real.

Aprendizaje profundo con Intel: Siraj Raval

En este video, Siraj analiza cómo funciona la Barra de cómputo neuronal Intel® Movidius™. Realiza una demostración de la clasificación de imágenes en Python* utilizando la plataforma de desarrollo de hardware de aprendizaje profundo en miniatura.

Especificaciones técnicas

Intel Movidius Neural Compute Stick
  • Procesador: Unidad de procesamiento de visión (VPU) Intel® Movidius™ Myriad™ 2
  • Marcos compatibles: TensorFlow*, Caffe*
  • Conectividad: USB 3.0 Tipo A
  • Dimensiones de la barra USB: 2.85 pulg. x 1.06 pulg. x 0.55 pulg. (72.5 mm x 27 mm x 14 mm)
  • Temperatura de funcionamiento: 0° C a 40° C
  • Requisitos mínimos del sistema:
    • Computadora x86_64 que ejecuta Ubuntu* 16.04 o Raspberry Pi* 3 Modelo B que ejecuta Stretch desktop o instancia de caja virtual de Ubuntu 16.04
    • Puerto USB 2.0 Tipo A (USB 3.0 recomendado)
    • 1 GB de RAM
    • 4 GB de espacio de almacenamiento libre

Herramientas de software adicionales para acelerar su desarrollo

example of license plate recognition

Kit de herramientas OpenVINO™

Este kit de herramientas ha sido diseñado para acelerar el desarrollo de soluciones para visión computarizada de alto desempeño y ofrecer cargas de trabajo de aprendizaje profundo rápidas y eficientes en las plataformas Intel®.

Android Neural Networks API (NNAPI)

Esta nueva API Android C para dispositivos móviles admite la posibilidad de realizar operaciones con uso informático intensivo. La mayoría de los marcos de aprendizaje automático, como TensorFlow y Caffe, requieren esta capacidad para desarrollar y entrenar redes neuronales en plataforma Android.