Mouser Electronics ha ora a disposizione Intel Neural Compute Stick 2 (Intel NCS 2), la piattaforma di sviluppo dell'inferenza di intelligenza artificiale (AI) di nuova generazione per la creazione di algoritmi più intelligenti e la prototipazione di prodotti di visione artificiale per Internet of Things (IoT) e dispositivi di edge computing. Dotato di capacità di elaborazione hardware avanzate, Intel NCS 2 offre prestazioni migliori rispetto alle generazioni precedenti e supporta una gamma di possibili aree di innovazione AI, dall'assistenza sanitaria alla vendita al dettaglio alla robotica.
Intel Neural Compute Stick 2 è basato sull'unità di elaborazione della visione (VPU) Intel Movidius ™ Myriad ™ X, dotata di Neural Compute Engine, un acceleratore basato su hardware integrato dedicato per inferenze di reti neurali profonde (DNN). Intel Movidius Myriad X VPU offre un'efficienza di elaborazione leader del settore per accelerare le applicazioni DNN sfruttando una combinazione del suo acceleratore hardware DNN integrato, 16 core di processore SIMD VLIW programmabili e un'efficiente memoria su chip.
I Intel NCS 2 utilizza un fattore di forma USB 3.0 per offrire plug-and-play e prototipazione profonda-learning per qualsiasi piattaforma x86 con una porta USB. Progettato per consentire lo sviluppo e la prototipazione rapidi di dispositivi edge AI e di visione artificiale, Intel NCS 2 supporta framework comuni e include applicazioni di esempio pronte all'uso.
Intel Neural Compute Stick 2 è supportato dal toolkit Intel Distribution of OpenVINO ™, rendendo più facile e veloce lo sviluppo di software che emulano la visione. Il toolkit Intel Distribution of OpenVINO presenta un formato di rappresentazione intermedio che consente agli ingegneri di sviluppare e testare una rete neurale su un tipo di processore come una CPU, e distribuire lo stesso modello su una gamma di unità di elaborazione come Intel VPU, FPGA o Grafica integrata. Il toolkit modulare include modelli pre-addestrati, algoritmi di visione artificiale ottimizzati e codice di esempio per risparmiare tempo prezioso per lo sviluppo, mentre la sua API comune semplifica l'implementazione di soluzioni su una varietà di piattaforme e acceleratori.