Inteligencia visual mejorada en el perímetro de la red

Puntos clave

  • La unidad de procesamiento de visión Intel® Movidius™ Myriad™ X ofrece un desempeño destacado en aplicaciones de visión artificial e inferencia de redes neuronales profundas.

  • El motor informático neuronal permite que la unidad de procesamiento de visión Intel® Movidius™ Myriad™ X alcance más de 1 TOPS de desempeño informático en inferencias de redes neuronales profundas.

  • La familia Movidius de unidades de procesamiento de visión ofrece una arquitectura singular y flexible para procesamiento de imágenes, visión computarizada y redes neuronales profundas.

  • El marco tecnológico ayuda a los desarrolladores a enfocarse en el procesamiento para así dejar la optimización del flujo de datos a las herramientas.

author-image

Por

Unidad de procesamiento de visión de Intel® Movidius™ Myriad™ X con motor informático neuronal

Lleve sus aplicaciones de inteligencia para imágenes, visión computarizada y equipos a dispositivos de perímetro de la red con las unidades de procesamiento de visión de la familia Movidius de Intel.

Excelente desempeño con consumo ultra bajo

La unidad de procesamiento de visión Intel® Movidius™ Myriad™ X ofrece un desempeño destacado en aplicaciones de visión artificial e inferencia de redes neuronales profundas. Como miembro de la familia de unidades de procesamiento de visión Movidius, conocida por su consumo de energía ultrabajo, la unidad de procesamiento de visión Intel® Movidius™ Myriad™ X puede brindar un desempeño total de más de 4 billones de operaciones por segundo (TOPS).2 Con las nuevas mejoras de desempeño, la unidad de procesamiento de visión Intel® Movidius™ Myriad™ X es una solución con eficacia energética que lleva aplicaciones de visión e inteligencia artificial avanzadas a dispositivos como drones, cámaras inteligentes, hogares inteligentes, seguridad, auriculares de RV o RA y cámaras 360.

Nueva generación de desempeño de redes neuronales profundas

Intel ha introducido una unidad de procesamiento de redes neuronales profundas completamente nueva en la arquitectura de la unidad de procesamiento de visión Intel® Movidius™ Myriad™ X: el motor informático neuronal. El motor informático neuronal, diseñado específicamente para ejecutarse en redes neuronales profundas a alta velocidad y bajo consumo, permite que la unidad de procesamiento de visión Intel® Movidius™ Myriad™ X alcance un desempeño informático de más de 1 TOPS en inferencias de redes neuronales profundas.1 El motor informático neuronal está integrado como parte de la arquitectura de la unidad de procesamiento de visión Movidius con eficacia energética, lo que minimiza la potencia mediante la reducción del movimiento de datos dentro del chip. Según la arquitectura de la unidad de procesamiento de visión Intel® Movidius™ Myriad™ X, el número máximo de operaciones de inferencia de red neuronal por segundo que puede lograr el motor informático neuronal en combinación con los 16 núcleos SHAVE (916 000 millones de operaciones por segundo) es más de 10 veces superior al número máximo de operaciones de inferencia de red neuronal por segundo que pueden lograr los procesadores SHAVE de las 2 unidades de procesamiento de visión Movidius Myriad (80 000 millones de operaciones por segundo) para ejecutar inferencia de redes neuronales.1

Procesos personalizables de imágenes y visión

La familia Movidius de unidades de procesamiento de visión siempre ha ofrecido una arquitectura singular y flexible para procesamiento de imágenes, visión computarizada y redes neuronales profundas. La arquitectura ofrece un enfoque modular para configurar cargas de imágenes y visión, ya que combina una serie de aceleradores de hardware de imágenes y visión, como profundidad estéreo del motor informático neuronal, con un conjunto de procesadores de vector VLIW programables en C, donde todos acceden a una memoria común dentro del chip. Este enfoque permite un destacado procesamiento de señales de imagen (ISP) sin necesidad de realizar viajes a la memoria para lograr la mejor eficacia energética, además de procesos entrelazados de aplicaciones de visión computarizada e interferencia de redes neuronales profundas, todo con una metodología de flujo de datos que reduce la potencia mediante la minimización del movimiento de datos. Las unidades de procesamiento de visión Movidius ofrecen un equilibrio óptimo entre la capacidad de programación y desempeño con bajo consumo.

Compatibilidad para 8 sensores HD y codificación 4K

La unidad de procesamiento de visión Intel® Movidius™ Myriad™ X tiene 16 carriles MIPI, lo que permite que se conecten directamente hasta 8 sensores RGB con resolución HD. El ISP en línea de alto rendimiento asegura que las transmisiones se procesen a altas velocidades, a la vez que los nuevos codificadores de hardware proporcionan compatibilidad para resoluciones 4k a velocidades de cuadros tanto de 30 Hz (H.264/H.265) como de 60 Hz (M/JPEG). Otras interfaces destacadas son la USB 3.1 y la PCIe* Gen 3.

Kit de desarrollo de software (SDK) y herramientas

La unidad de procesamiento de visión Intel® Movidius™ Myriad™ X viene con un SDK enriquecido que contiene los marcos de desarrollo de software, herramientas, controladores y bibliotecas que se necesitan para implementar aplicaciones personalizadas de imágenes, visión y aprendizaje profundo en la unidad de procesamiento de visión Intel® Movidius™ Myriad™ X. El SDK también incluye un marco FLIC especializado que ofrece un enfoque de plug-in para procesos de aplicaciones en desarrollo, incluido el procesamiento de imágenes, la visión computarizada y el aprendizaje profundo. Este marco ayuda a los desarrolladores a centrarse en el procesamiento para así dejar la optimización del flujo de datos a las herramientas. Para el desarrollo de redes neuronales profundas, el SDK incluye un compilador de redes neuronales que permite a los desarrolladores acceder rápidamente a redes neuronales desde marcos comunes, como Caffe* y TensorFlow* con una herramienta automatizada de conversión y optimización que maximiza el desempeño y, a la vez, conserva la precisión del modelo de la red.