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Movidius副总裁兼总经理雷米尔瓦赞(RemiEl
来源:英雄联盟比赛押注app下载    发布时间:2020-11-19 09:57:01
本文摘要:El-ouazzane表示,这款名为MovidiusNeuralComputeStick的AI加速器设计,可以奇妙而简单地放入RaspberryPi或X86PC中,让独立国家的大学研究人员、软件开发人员和程序员更容易开发编译器,调整并加快对嵌入式系统的深度自学。

随着许多嵌入式系统开始出现“智能化”和“自律化”,以人工智能(AI)神经网络为导向的嵌入式系统市场将会下跌。当神经网络加速器大战开始。嵌入式神经网络加速器市场持续升温,越来越多的系统,如智能扬声器、无人驾驶飞行器和智能灯泡,打算继续在本地执行神经网络,而不是传输到云中进行计算。

嵌入式系统

Movidius副总裁兼总经理雷米尔-瓦赞(RemiEl-Ouazzane)日前拒绝接受采访,并将这种蓬勃发展的趋势定义为“一场让事情变得更加智能和自律的竞争”。英特尔子公司Movidius的副总裁兼总经理雷米尔-乌扎恩(Remiel-Ouzzane)上周发布了一款使用USB shape的独立人工智能(AI)加速器。El-ouazzane表示,这款名为Movidius NeuralComputeStick的AI加速器设计,可以奇妙而简单地放入RaspberryPi或X86PC中,让独立国家的大学研究人员、软件开发人员和程序员更容易开发编译器,调整并加快对嵌入式系统的深度自学。

Movidius去年秋天被英特尔收购,现在已经成为英特尔新技术部的一部分。Movidius之前多次开发出业界首款视觉处理器——Myriad2VPU。现在,埃尔瓦赞回应说,发布这个计算篮子的最终目标是将MovidiusVPU变成一个“参考架构”,可以在边缘继续执行神经网络。

高通

movidiusmyriad 2 pu框图(来源:Intel/Movidius)虽然目标很远大,但行业分析师立刻认为,movidiusmyriad 2 pu肯定不是嵌入式系统中唯一可以在边缘继续执行神经网络的自由选择。推广一个新的产品类别:Neuroaccelerator TiriasResearch首席分析师JimMcGregor回应说,“从技术上讲,你可以在任何带有处置组件的开发板上使用它,并将其作为一个模型继续执行。

比如机器学习(Machinelearning)/AI模型已经在各种常见的处理器和SoCs中连续实现,特别是在移动领域。高通基于Snapdragon系列的图像识别就是最好的例子。

高通从Snapdragon820开始使用自己的研发模式。麦格雷戈说,“Snapdragon基本上就是推理小说引擎”。并行处理组件(如GPU、DSP和FPGA)的处理解决方案非常适合作为一款神秘的新型引擎。麦格雷戈解释说,许多正在开发的定制芯片解决方案使用内置SoC的DSP或FPGA。

LinleyGwennap首席分析师LinleyGwennap对此做出了回应,并表示赞同。他在最近发表的《微处理器报告》 (MicroprocessorReport)中写道:高通、苹果和英特尔正在“创造一个新的产品类别:神经加速器。Gwennap解释说,市场对这些基于客户的加速器的需求来自于拒绝延迟极低的自动驾驶汽车。

在这份报告的评论中,Gwennap认为,当地处置的新技术不会开始“渗透到一些低成本的应用中”。他预测,“在消费设备中,小型神经加速器可能是SoC中最重要的模块,就像图形核心或图像处理器一样。几家知识产权(IP)供应商开始收购这种加速器,希望尽量减少额外的硬件成本。在接受Gwennap独家采访时,MovidiusNeuralComputeStick对开发人员来说一点都没什么不同。

继续执行

”对于开发者来说,这没什么大不了的。一台典型的PC至少可以生成100GFLOPS,尤其是内置抽卡的话,最好不要在PC上开发。对于需要更低功耗处理器的嵌入式系统,高通Snapdragon835最多可以达到250GOPS,对于大多数推理小说来说是不够的。

高通

(资料来源:Movidius)然而,Movidius的El-Ouazzane不同意这一观点。首先,MovidiusNeuralComputeStick使用USB使神经网络更容易阅读,不利于厂商或程序员作为深度神经网络的原型使用或扩展调整。其次,供电效率的问题。

El-ouazzane认为,Movidius的解决方案可以使神经网络在边缘操作时消耗2瓦(w)以上。然后,还有成本方面的考虑。El-Ouazzane说:“我指出这是一个刺客级别的因素。

MovidiusNeuralComputeStick售价79美元,有望使神经网络的发展显得“超级广泛”。他期望开发者可以在Movidius的NeuralComputePlatform的应用编程模块(API)中使用它,“将训练好的Caffe和前馈卷积神经网络(CNN)输出工具包进行部署,然后将其编译成可用于嵌入式部署的调整版本。


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