Современные программы, претендующие на звание эффективных, должны учитывать особенности аппаратного обеспечения, на котором они будут исполняться. В частности, речь идёт о многоядерных процессорах, например, таких, как Intel Xeon и Intel Xeon Phi, о больших размерах кэш-памяти, о наборах инструкций, скажем, Intel AVX2 и Intel AVX-512, позволяющих повысить производительность вычислений.


Еле удержались, чтобы не пошутить про руссиано)

Вот, например, Caffe – популярная платформа для разработки нейронных сетей глубокого обучения. Её создали в Berkley Vision and Learning Center (BVLC), она пришлась по душе сообществу независимых разработчиков, которые вносят посильный вклад в её развитие. Платформа живёт и развивается, доказательство тому – статистика на странице проекта в GitHub. Caffe называют «быстрой открытой платформой для глубокого обучения». Можно ли ускорить такой вот «быстрый» набор инструментов? Задавшись этим вопросом, мы решили оптимизировать Caffe для архитектуры Intel.

Цель проекта HELIOS — расширение и дополнение возможностей человеческого восприятия за счет современных технологий зрения. В исследовании, опубликованном Всемирной организацией здравоохранения, говорится о том, что около 285 миллионов человек в мире страдают нарушениями зрения: насчитывается 39 миллионов слепых и 246 миллионов человек с ослабленным зрением. Мы считаем, что очень важно повысить мобильность, безопасность и возможности доступа к знаниям для людей с нарушениями зрения.

Мы используем компьютерное зрение, искусственный интеллект и технологию Intel RealSense, чтобы создать современные решения, способные помочь людям с нарушениями зрения в решении целого ряда повседневных проблем. Наш подход состоит в разработке интеллектуальной головной гарнитуры, помогающей людям с частичной или полной потерей зрения.

Сегодня расскажем о том, как был создан интеллектуальный торговый автомат. Сначала, с использованием Intel IoT Developer Kit и Grove IoT Commercial Developer Kit, мы построили прототип, который, после успешных испытаний, преобразовали в решение, подходящее для практического использования. В частности, в готовом автомате использованы шлюз Intel для интернета вещей, датчики промышленного класса, Intel IoT Gateway Software Suite, Intel System Studio и облачные службы Microsoft Azure. Получившийся в итоге программно-аппаратный комплекс способен отслеживать наличие товара в автомате, вести журнал продаж, напоминать о необходимости обслуживания автомата. Шлюз собирает сведения, поступающие от датчика температуры, от шаговых двигателей, приводящих в движение спирали для выдачи товаров, и от приложения, ответственного за продажу. Данные можно анализировать на шлюзе и передавать в облако для накопления и дальнейшего исследования.

Intel, как и другие корпорации, постоянно покупает и продает бизнесы – в этом нет ничего необычного. Однако покупка российской компании для нее – событие крайне неординарное. Да и сама покупка — неординарна. Этот пост про последнее приобретение Intel – фирму Itseez, известную, прежде всего, своей ключевой ролью в развитии библиотеки OpenCV.

Расскажем о том, как подключить шлюз Intel для интернета вещей к Amazon Web Services (AWS) и приступить к созданию приложений, рассчитанных на работу с этой платформой, с использованием Node-RED и Python. В итоге мы придём к решению, в котором шлюз будет передавать в облако данные, используя протокол MQTT.

Скорость, с которой Intel представляет продукты и технологии для «Интернета вещей», ярко демонстрирует, насколько важна для компании эта область рынка. Однако, как ни крути, основой компьютера любого вида является процессор, поэтому новостей о появлении очередного поколения процессоров ждут с особым интересом. Тем приятней нам сообщить, что этот момент настал. «Интернет вещей» получил новую платформу — процессоры серии Intel Atom E3900. А с ними — новый функционал и возможности.

В этом учебном руководстве демонстрируется управление контактами GPIO на простом примере, аналогичном написанию простейшей программы «Hello World»: путем настройки платы UP так, чтобы можно было мигать внешним светодиодом.

В наши дни онлайн-игры весьма популярны, особенно среди молодёжи. Играми занимают свободное время, нередко виртуальными соратниками или врагами становятся члены семей или друзья. Во многих случаях игрокам нужно что-либо покупать для того, чтобы улучшить своего персонажа и получить преимущество перед другими геймерами.

— Лошадью ходи, век воли не видать!

Для того, чтобы усовершенствовать способы взаимодействия с пользователями, Tencent внедрила рекомендательную систему. Эта система построена на основе методов машинного обучения и призвана помогать пользователям принимать решения о внутриигровых покупках.

В прошлой статье мы рассмотрели, как работает аппаратное ускорение кодирования и декодирования видео Quick Sync Video (QSV) в процессорах 6-го поколения Skylake. Маленький участок SoC специально выделили для размещения специализированных интегральных схем, которые занимаются только обработкой видео. Воспроизведение видео с аппаратной поддержкой стало гораздо меньше отнимать ресурсов у других задач в ОС, меньше нагревать CPU и потреблять меньше электроэнергии. Благодаря QSV, например, ноутбук MacBook Air воспроизводит более 10 часов видео на одном заряде аккумулятора.

Перечисление функциональных модулей и нескольких камер — важный компонент логики приложения для выбора нужного устройства. В этом учебном руководстве описывается метод перечисления модулей и нескольких устройств, чтобы можно было выбрать нужное из них.

В октябре прошлого года на сайте kikstarter стартовала краудфаундинговая кампания по сбору средств на плату Up — компьютер с дизайном Raspberry Pi2 и процессором Intel Atom. Как мы знаем из новостей, «с толкача» заводятся не все проекты, даже из вызвавших интерес. Однако в данном случае все получилось как нельзя лучше: добросовестность разработчиков, продуманность проекта и финансовая поддержка пользователей — и вот уже всего через 5 месяцев первый образец был отправлен заказчику. В этом посте — характеристики UP board, бенчмарки, а также рассуждения о том, кому всё это надо.

Сегодня расскажем о быстрой разработке IoT-системы, которая предназначена для грузовиков-рефрижераторов. Она помогает наблюдать за температурой в холодильной камере и за дверями грузового отсека.

Работа над проектом разделена на два этапа. Сначала, с использованием Grove IoT Commercial Development Kit, создан прототип, который позволил подтвердить работоспособность системы. После этого прототип был преобразован в решение, пригодное для практического использования.

Второй выпуск Intel RealSense SDK (для Windows) в 2016 году (2016R2) — версия 10.0.26.0396. В новой версии значительно улучшена работа модулей сегментации фона (BGS), отслеживания рук в режиме указателя и модуля 3D Scan для камеры SR300. Первые два модуля доступны уже в виде «золотой» версии, модуль 3DScan для SR300 перешел на уровень бета-версии. Для камеры R200 некоторые компоненты модуля Enhanced Photography (EP) перешли на «золотой» уровень, в том числе EP Meaurement. При этом модули EP Realtime Depth Enhancement и EP Tracking пока остались на уровне предварительного ознакомления. Остальные функции R200 не изменились.

Мы продолжаем разговор о цифровых и компьютерных устройствах в автомобилях. Сегодня речь пойдет о беспилотных авто как о глобальной цели, к которой движется целое сообщество технологических отраслей. Написано на эту тему много, и на GeekTimes в том числе, в данном посте мы рассмотрим проблему с точки зрения «интернета вещей», а заодно представим два новых программных продукта Intel, которые помогут тем, кто преодолевает нелегкий путь к созданию машины без водителя.

Первая часть в серии учебных материалов по Intel Software Guard Extensions (Intel SGX) представляет собой краткое описание этой технологии. Дополнительные сведения см. в документации в составе Intel Software Guard Extensions SDK. Список всех учебных материалов в этой серии см. в статье Представляем серию учебных материалов, посвященных Intel Software Guard Extensions.

На первой неделе сентября этого года вышла в свет новая версия продукта Intel Parallel Studio XE 2017. Давайте разбираться, что интересного появилось в ней.

Мышь широко используется для управления персональными компьютерами уже свыше 30 лет. Казалось бы, сложно представить себе мир с компьютерами без мышей и клавиатур, но методики взаимодействия с компьютерными системами постоянно развиваются. Потребителям нужна свобода управления системами и приложениями с помощью более интуитивного способа выражения. К счастью, эту концепцию теперь несложно осуществить: достаточно иметь персональный компьютер потребительского уровня. Управление с помощью жестов достаточно интенсивно развивается в области игр, а технология Intel RealSense — одна из передовых разработок в этом направлении. Интеграция управления жестами в настольные ПК была вопросом времени.

В этом примере описываются решение американской компании Ideum — программа GestureWorks Fusion — и использование многорежимного ввода для создания мощной и интуитивной системы, способной интерпретировать жесты и голосовые команды. Показано, как разработчики Ideum использовали Intel RealSense SDK и новый режим Cursor, позволяющий им быстро и удобно взаимодействовать с традиционными приложениями, разработанными для клавиатуры и мыши. Кроме того, в статье описываются проблемы, с которыми столкнулись проектировщики и разработчики, и описываются подходы к решению этих проблем при помощи сочетания технологий Intel и Ideum.

Выставки Игромир в Крокус-экспо уже давно стали осенней классикой для Москвичей. Вендоры и студии готовятся к этому событию за несколько месяцев, на само мероприятие приезжают из других городов и даже стран, и каждый раз говорят, что «в прошлом году было лучше». Впрочем, у людей всегда раньше было лучше, а киборгов у нас тут, вроде, пока нет среди читателей.



Разумеется, компания Intel была также представлена на Игромире. Пройти мимо огромной пирамиды с игровыми ПК и ярко-синих декораций было сложно. И, поверьте, там было на что посмотреть. Но для Intel была важена не только своя площадка, и на то есть несколько причин…

Сегодня поговорим об оптимизации кода, который реализует муравьиный алгоритм нахождения оптимальных путей на графах. Узкие места в программе будем искать с помощью Intel VTune Amplifier XE 2016 Update 2, а оптимизировать с использованием MPI, OpenMP и библиотеки Intel Threading Building Blocks.



Наша цель заключается в том, чтобы добиться эффективной работы программы на компьютере с четырьмя процессорами Intel Xeon E7-8890 v4. Система оснащена 512 Гб оперативной памяти, на ней установлена Linux 3.10.0-327.el7.x86_64, код компилировался с помощью Intel Parallel Studio XE 2016 U2.

Более шести лет назад 13 сентября 2010 года на форуме IDF компания Intel представила микроархитектуру процессоров Sandy Bridge — второго поколения процессоров Intel Core. Процессор и графическое ядро объединили на одном кристалле, а само графическое ядро значительно обновилось и увеличило тактовую частоту. Именно в Sandy Bridge появилось «секретное оружие» — технология Intel Quick Sync Video (QSV) для аппаратного ускорения кодирования и декодирования видео. Маленький участок SoC специально выделили для размещения специализированных интегральных схем, которые занимаются только видео. Это был настоящий аппаратный транскодер.


Встроенная графика 9-го поколения HD Graphics 530 в процессоре Intel Core i7 6700K с 24 блоками выполнения команд (EU), организованными в три фрагмента по 8 блоков.