company_banner

Intel Vision Accelerator — Deep Learning в каждый дом



    Отвлечемся ненадолго от темы новых процессоров Intel (это совсем ненадолго) и поговорим о машинном зрении и Deep Learning. Вообще, тема AI стала общей при обсуждении перспектив развития компьютерной техники, и многие, я думаю, заметили следующую особенность. Постепенно, по мере совершенствования специализированных аппаратных и программных средств, элементы AI выходят из дата-центров с супер-серверами «в поля», становятся все более доступными технически и финансово. В Intel также видят эту тенденцию, и, чтобы упростить внедрение передовых технологий в повседневную жизнь, предлагают вендорам воспользоваться их новым решением — Intel Vision Accelerator.

    Что такое Intel Vision Accelerator? Это набор референсных дизайнов для плат-ускорителей, на основе которых любой производитель электроники может создать свой продукт с нужным набором особенностей. Однако, естественно, просто дизайна еще недостаточно — нужна элементная база. У Intel она уже есть — это специализированный сопроцессор Movidius и FPGA Arria. В чем преимущества такого подхода?

    • возможность инференса нейронных сетей «на месте»;
    • высокая производительность на специализированных задачах;
    • высокая эффективность в пересчете на энергозатраты, стоимость и т.д.;
    • полная совместимость с Open Visual Inference & Neural Network Optimization (OpenVINO) toolkit — набором библиотек, средств оптимизации и информационных ресурсов для разработки софта, использующего машинное зрение и Deep Learning.

    Давайте сравним эти две платформы применительно к Deep Learning.
    Intel Vision Accelerator с Intel Movidius Intel Vision Accelerator c Intel Arria
    Особенность Высокая эффективность в пересчете на потребление и стоимость Производительное интегрированное решение
    Область применения Классические нейронные сети Дополнительная оптимизация при deep learning с использованием высоконагруженных сетей
    Варианты использования Устройства, имеющие ограничения по размерам и потреблению, классические топологии сетей, которые могут быть оптимизированы под ASIC Сервера среднего и начального уровней, среды, хорошо поддающиеся программной оптимизации
    Интерфейсы подключения PCIe, mini-PCIe, M2 PCIe
    Количество видеопотоков От 1 до 16 на устройство От 3 до 32
    Batch size 1-4 1-144
    Энергопотребление ~2 Вт ~35 Вт
    В настоящее время Intel Vision Accelerator поддерживает следующие топологии сетей и алгоритмы:
    Топологии Алгоритмы
    GoogleNet
    ResNet–18
    ResNet–50
    ResNet–101
    SqueezeNet
    SqueezeNext
    VGG-16
    Faster RCNN
    MobileNet
    Tiny Yolo
    Определение/распознавание лица
    Классификация атрибутов лица
    Слежение за руками
    Определение пола и возраста
    Определение предмета/слежение за предметом
    Распознавание поведения и жестов
    Определение брошенных предметов
    Многоцелевое слежение
    Определение буквы/слова
    и т.д.
    Вы спросите: зачем нам знать о предложениях Intel для вендоров? Вручную ведь ускорители делать не предлагается. Ответ такой: это пост о классе устройств (или двух классах), которые в скором времени появятся на рынке. А вы сможете их найти для своих нужд — если знаете, что нужно искать.
    Intel
    206,00
    Компания
    Поделиться публикацией

    Похожие публикации

    Комментарии 0

    Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

    Самое читаемое