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Deep Learning: Intel bringt Movidius Neural Compute Stick

Der neue Neural Compute Stick ist praktisch die fertige Variante des ursprünglichen Movidius-Modells. Intel hat ein paar Optimierungen vorgenommen, beispielsweise können mindestens vier Deep-Learning-Sticks an einem USB-Port betrieben werden.

Artikel veröffentlicht am ,
Movidius Neural Compute Stick
Movidius Neural Compute Stick (Bild: Intel)

Intel hat den Movidius Neural Compute Stick veröffentlicht. Wem das bekannt vorkommt: Bevor Modius im September 2016 von Intel übernommen wurde, hatten die Iren den Fathom Neural Compute Stick vorgestellt. Die Idee ist weiterhin die gleiche. Der Stick wird als Beschleuniger per USB angeschlossen; der in ihm steckende Chip berechnet bei sehr geringer Leistungsaufnahme dann neuronale Netze oder unterstützt das Host-System.

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Movidius setzt auf den Myriad 2 (PDF), eine mit VLIW-Einheiten ausgerüstete VPU (Vision Processing Unit). Der Chip soll mehr als 100 Gigaflops bei einem Watt Leistungsaufnahme erreichen, wenn bei halber Genauigkeit (Half Precision, FP16) verwendet wird. Grundlegend unterstützt der Myriad 2 aber auch FP32 sowie INT16 und INT8. Intern verwendet Movidius ein eigenes neuronales Netz, ein per Caffe-Framework bereits trainiertes Netz wird so konvertiert, dass es auf dem internen läuft. Intel zufolge können derzeit vier Movidius Neural Compute Sticks kombiniert werden, später sollen es noch mehr werden.

Anders als der ursprüngliche Fathom Neural Compute Stick verfügt der Movidius Neural Compute Stick über 4 statt 1 GByte LPDDR3-Arbeitsspeicher für größere neuronale Netze. Movidius nannte für den Myriad 2 das 28HPM-Verfahren von TSMC, Intel spricht von 28HPC. Eventuell ist der Chip also etwas effizienter geworden, das Package ist mit 25 mm² aber gleich groß.

Der Fathom Neural Compute Stick war für 100 US-Dollar vor Steuern geplant, der Movidius Neural Compute Stick kostet 80 US-Dollar.



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t_e_e_k 21. Jul 2017

Tranaktionskosten und Steuern auf Spekulative gewinne...

t_e_e_k 21. Jul 2017

selber neurale netzte bauen und trainieren. Ist jetzt nicht für den Facebook nutzer...


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