Deep Learning Neural Compute Stick 2 beschleunigt Deep-Learning-Entwicklungen

Der Neuronale Compute Stick 2 (NCS2) von Intel ist ein USB-Stick, der Funktionen eines neuronalen Netzes nutzbar macht, ohne dass dafür teure Hardware erforderlich ist.

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Die neueste Version von Intels Neural Compute Stick bietet einfachen Zugriff auf leistungsstarke Deep-Learning-Funktionen für Embedded-IoT-Anwendungen und ermöglicht den Einsatz von maschinellem Sehen und künstlicher Intelligenz (KI) mit Ihren IoT- und Edge-Geräten.

Der erst kürzlich vorgestellte Neural Compute Stick 2 (Intel NCS 2) ist über RS Components (RS) erhältlich. Der Distributor nimmt damit einen erschwinglichen, kleinen und lüfterlosen Kernbaustein für die schnelle Umsetzung von Anwendungen zur Bildverarbeitung und Deep-Neural-Network-Konzepten (DNN) ins Sortiment auf.

Der Neural Compute Stick ist nicht nur auf die wissenschaftliche Auseinandersetzung mit Fragen der Datenverarbeitung und den akademischen Bereich ausgerichtet. Er eignet sich auch für all jene, die maschinelles Sehen und künstliche Intelligenz (KI) in ihre Internet of Things (IoT)–Anwendungen integrieren möchten. Erhältlich im praktischen Format eines USB-Sticks bietet der Intel-Spross Vielseitigkeit und ermöglicht Deep-Learning Prototyping auf einem Laptop oder einem anderen Gerät mit USB-Schnittstelle.

Intels NCS 2 basiert wie sein Vorgängerprodukt – der 2017 eingeführte Intel Movidius Neural Compute Stick – auf Intels Movidius Vision Processing Unit (VPU). Er setzt jedoch auf die neueste Version: die Intel Movidius Myriad X-VPU, die über einen dedizierten Hardwarebeschleuniger für DNN-Inferenzen verfügt.

In Kombination mit dem Intel-Toolkit Distribution of OpenVINO, das Deep Learning und maschinelles Sehen besonders unterstützt und Hardwarebeschleunigung bietet, wird der Intel NCS 2 auch zu einem vielseitigen Prototyping- und Entwicklungstool für Anwendungen von nahezu menschlichen Sehfähigkeiten.

Die Kombination des Intel NCS 2 und des über Intel distribuierten OpenVINO Toolkit ermöglicht einen schnellen Entwicklungszyklus: Vom Prototyping geschulter DNNs auf dem Compute Stick über die einfache Portierung von DNNs bis hin zu einem auf Intel Movidius VPU basierenden Embedded-Gerät oder -System sind höchstens minimale Codeänderungen erforderlich. Der Intel NCS 2 unterstützt auch die beliebten Open-Source-Softwarebibliotheken Caffe und TensorFlow DNN.

Dieser Beitrag erschien ursprünglich bei den Kollegen von Elektronik Praxis.

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