Acelere o desenvolvimento da aprendizagem profunda na borda

 
Desenvolva para dispositivos de alto desempenho e baixo consumo de energia

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Stick de computação neural Intel® Movidius™

O que é o Stick de computação neural Intel® Movidius™

Esse minúsculo dispositivo de aprendizagem profunda sem ventoinha permite que você   aprenda programação de IA na borda. Ele é equipado com a mesma Unidade de processamento visual Intel® Movidius™ (VPU) de alto desempenho que pode ser encontrada em milhões de câmeras de segurança inteligentes, drones controlados por gestos, equipamentos de visão industrial e muito mais.

A developer using the Intel Movidius Neural Compute Stick

Saiba o que você pode fazer com um Stick de computação neural

Possibilite prototipagem rápida, validação e implantação de aplicações de inferência de rede neural profunda (DNN) na borda. A arquitetura de Unidade de processamento visual (VPU) de baixo consumo de energia permite um segmento totalmente novo de aplicativos de IA que não dependem de uma conexão com a nuvem.

Combinado com o SDK (Software Development Kit) Intel® Movidius™, ele  permite que os desenvolvedores de aprendizagem profunda criem perfis, ajustem e implementem redes neurais convolucionais (CNN) em aplicações de baixa potência que requerem inferência em tempo real.

Aprendizagem profunda com Intel: Siraj Raval

Neste vídeo, Siraj discute como o Stick de computação neural Intel® Movidius™ trabalha. Ele demonstra a classificação de imagens em Python* usando a plataforma em miniatura de desenvolvimento de hardware de aprendizagem profunda.

Especificações técnicas

Intel Movidius Neural Compute Stick
  • Processador: Unidade de processamento visual (VPU) Intel® Movidius™ Myriad™ 2
  • Frameworks suportados: TensorFlow*, Caffe*
  • Conectividade: USB 3.0 Tipo-A
  • Dimensões do stick USB: 2,85 pol. x 1,06 pol. x 0,55 pol. (72,5 mm x 27 mm x 14 mm)
  • Temperatura de operação: de 0° C a 40° C
  • Requisitos mínimos do sistema:
    • Computador x86_64 com Ubuntu* 16.04 ou Raspberry Pi* 3 Modelo B executando o desktop Stretch ou uma instância Ubuntu 16.04 no Virtual Box.
    • Porta USB 2.0 Tipo A (recomendado USB 3.0)
    • 1 GB de RAM
    • 4 GB de espaço de armazenamento livre

Ferramentas de software adicionais para acelerar o seu desenvolvimento

example of license plate recognition

Kit de ferramentas OpenVINO™

Este kit de ferramentas é projetado para agilizar o desenvolvimento de soluções de visão computacional de alto desempenho e fornecer cargas de trabalho de aprendizagem profunda rápidas e eficientes nas plataformas Intel®.

API Android Neural Networks (NNAPI)

Essa nova API Android C para dispositivos móveis suporta a capacidade de executar operações computacionais intensivas. A maioria dos frameworks de aprendizado de máquina, como o TensorFlow e o Caffe, exigem essa capacidade para construir e treinar redes neurais nas plataformas Android.