Pull to refresh

Comments 14

Сравнение с Jetson не очень корректное — там arm ядра для работы ОС и софта общего назначения, помимо них есть ядро с блоками CUDA, на которых и проходит основная работа с нейронками.
Да, согласен, забыли написать. Мы ведь на Jetson именно GPU используем в своих задачах. Спасибо, сейчас поправлю.
А где же сравнение производительности сабжа с софтовой реализацией на «обычном» компьютере? В той же задаче распознавания, с такой же сеткой.
Там отличие примерно на порядок: 10-15 миллисекунд на компьютере с GTX 1080 Ti.
Не не, 1080 — это уже совсем другая весовая категория. Хотя было бы весело, если бы производительность одинаковая была. :)
Я имел ввиду сетку без аппаратного ускорения, на ЦП.
Из статьи абсолютно непонятно, насколько полезный девайс. С таким же успехом он мог бы ничего не делать, картинка прогоняется через CPU, пишем статью и результат.
Хотя бы какие-то сравнительные графики с рассчетом на CPU (каком?), Jetson'е том же, популярные GPU (GTX 1080Ti, например).
А так в целом можно резюмировать: есть девайс, его можно воткнуть в комп, он небольшой.
Будучи человеком, далёким от машинного обучения, я понял что этот девайс нужен для тех, кто хочет использовать несложные нейронки в embedded устройствах.

Сравнивать ни с чем не нужно, потому что в своём роде девайс уникальный. На малине в софтовом режиме схожие задачи загрузят процессор на 100% или посадят батарейку. Если очень хочется прицепить машинное зрение на дрон — подключаем эту штуку и наслаждаемся. Других вариантов особо нет.
UFO just landed and posted this here
Если интересно сравнение с CPU, то по нашим сведениям для CPU only на базе Cortex A57 quad core, этот тест будет примерно на порядок медленнее. Поэтому в железке есть реальный смысл, получить прирост в 10 раз на такой плате с ARM процессором имеет реальный экономический стимул.
Производительность чипа – около 100 гигафлопс
А каких флопс, float mull(+add), или что-то другое?
Я не спец по чипам, это надо спецификацию Myriad 2 подробно смотреть, но в нейронках практически только умножения и сложения, так что, вероятно, да.
Вопрос скорее про тип данных, а не операций. В спецификации там
Support for 16/32-bit floating point and 8/16/32-bit integer operations
Вероятно, заявленная пиковая производительность достигается на половинной точности, а не одинарной (float).
UFO just landed and posted this here
Видимо, эти невероятные формулы таки несколько проще формулы, позволяющей определить, что нарисовано на картинке :-)

з.ы. да и к тому же — здесь таки, похоже, какое-то сильно специализированное решение. Что странного в уделывании им системы общего назначения?
Sign up to leave a comment.