Intel a organisé sa première conférence des développeurs d'intelligence artificielle (IA) à Pékin les 14 et 15 novembre. La société a lancé l'événement avec l'introduction de l'Intel Neural Compute Stick 2 (Intel NCS2) ; conçu pour créer des algorithmes d'IA plus intelligents et pour prototyper la vision par ordinateur à la périphérie du réseau. Le NCS2 a le facteur de forme d'une clé USB standard et est tout aussi plug and play que le facteur de forme le suggère. On s'attend même à ce que les performances évoluent de manière linéaire avec des NCS2 supplémentaires.
Un peu plus d'un an seulement depuis la sortie de la première génération et la nouvelle version bénéficie déjà de quelques améliorations significatives. Le tout petit bâton comprend une puissante unité de traitement de la vision Intel Movidius Myriad X (VPU). Intel rapporte que le NCS2 avec plug-in asynchrone activé pour deux moteurs de calcul neuronaux peut traiter 8 fois plus d'images par seconde que la génération précédente. Le nouveau stick est également pris en charge sur une plus large gamme de systèmes d'exploitation que son prédécesseur. Ubuntu 16.04.3 LTS (64 bits), CentOS 7.4 (64 bits) et Windows 10 (64 bits) peuvent tous héberger Intel NCS2. Comme son prédécesseur, le NCS2 est conçu pour être utilisé avec la boîte à outils OpenVINO qui prend actuellement en charge TensorFlow, Caffe et MXNet.
L'Intel NCS 2 permet des tests, des réglages et des prototypes de réseaux neuronaux approfondis, afin que les développeurs puissent passer du prototypage à la production en exploitant une gamme de facteurs de forme d'accélérateur de vision Intel dans des applications du monde réel. L'Intel NCS2 fournit un accélérateur d'inférence de réseau neuronal portable et dédié. Le modèle de déploiement recommandé consiste à former un modèle, à exécuter un optimiseur de modèle, puis à saisir la représentation intermédiaire résultante dans le moteur d'inférence qui peut exécuter le modèle sur le NCS2. Une fois programmée, l'unité est en grande partie autonome et peut être utilisée pour fournir des applications d'intelligence artificielle et de vision par ordinateur à une grande variété d'appareils IoT non connectés ou en périphérie tels qu'une caméra intelligente, un drone ou un robot industriel.
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