Fathom Neural Compute Stick: Movidius packt Deep Learning in einen USB-Stick
Movidius hat den Fathom Neural Compute Stick samt dem dazugehörigen Fathom Software Framework vorgestellt(öffnet im neuen Fenster) . Die Idee dahinter ist vergleichsweise simpel: In dem Stick steckt ein für Deep Learning ausgelegter Chip, der vorhandene – also sogenannte trainierte – Algorithmen eines neuronalen Netzes bei sehr geringer Leistungsaufnahme berechnet. Gedacht ist der Fathom Neural Compute Stick beispielsweise für die Entwicklung von Multicoptern, Robotern sowie Anwendungen in der Augmented und der Virtual Reality.
Im Fathom Neural Compute Stick rechnet ein Myriad 2 (MA2450) samt einem halben GByte LPDDR3-Speicher. Das System-on-a-Chip besteht aus einem Interface für Kameras, einem Image Signal Processor für 4K-60-Hz-Videos, einem internen 2-MByte-SRAM-Cache und einem Dutzend Shave genannter Rechenwerke. Das steht für Streaming Hybrid Architecture Vector Engine, da es sich um VLIW-Einheiten handelt. Zusammen erreichen die zwölf Shaves laut Movidius eine theoretische Geschwindigkeit von 2 Teraflops bei halber Genauigkeit (FP16) und einer Leistungsaufnahme von einem halben Watt.
Kombiniert mit dem Fathom Software Framework kann der Stick unter Linux 64 Bit verwendet werden, um neuronale Netze zu testen, die der jeweilige Entwickler per Caffe oder Tensorflow erstellt hat. Die Myriad-SoCs sind dazu gedacht, per Deep Learning in Bildern oder Videos bestimmte Objekte zu erkennen und zu analysieren – beispielsweise Personen samt Gesichtern und Emotionen. In DJIs Phantom 4 etwa steckt ein solcher Chip, er sorgt für die Hinderniserkennung des Quadcopters – was im Test gut klappte. Ein weiterer Anwendungsfall ist Googles erstes Gerät des Project Tango, auch darin werkeln Myriad-Chips.
Vorerst wird Movidius den Fathom Neural Compute Stick an ausgewählte Partner liefern. Später im Jahr ist geplant, das kleine USB-Gerät für unter 100 US-Dollar zu verkaufen. Technisch entspricht es weitestgehend der schon länger erhältlichen Entwickler-Plattform mit dem Myriad-2-Chip.
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