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Movidius Neural Compute StickMovidiusのNeural Network Compute Stickにより、高価で大量の電力を消費するスーパーコンピュータハードウェアを必要とせずに、ディープニューラルネットワーク開発が可能になります。単純にMovidiusスティックの100 Gflopsの演算力でディープニューラルネットワークのプロトタイピングとチューニングを行います。クラウド接続は要りません。USBスティック形状なのでホストコンピュータに簡単に接続できます。必要な演算性能はオンボードMyriad-2ビジョンプロセッシングユニット(VPU)が賄います。Myriad-2は、12基のVLIW (Very Long Instruction Word)プロセッサにより高効率の並列処理を実現します。並列スケジューリングはプログラムのコンパイル時に決定されるため、実行時にプロセッサはスケジューリング処理から解放されます。
特長 Movidius 600 MHz Myriad-2 SoC (128ビットVLIW SHAVEベクトルプロセッサ x 12基搭載)
転送速度400 Gbpsのオンチップメモリ2 MB搭載
FP16、FP32、及び8、16、32ビット精度の整数演算をサポート
すべてのデータ通信と給電をホストPCのUSB 3.0ポート1つで対応
クラウド接続を使用しないリアルタイムオンデバイス推論
既存のCNNモデル又は独自の学習を施したネットワークを手早く展開
適切なハブを使用し、複数のMovidius StickをホストPCに接続してネットワーク化
寸法: 72.5 x 27 x 14mm
コンパイルCaffeベースの学習済みCNN (Convolutional Neural Network)を、オンボードMyriad-2 VPU向けに最適化された組み込みニューラルネットワークに自動的に変換します。このSDKは、TensorFlowもサポートしています。