Intel Vision Accelerator-あらゆる家庭でのディープラーニング

新しいIntelプロセッサのトピックから少し脱線し（これは長くはありません）、マシンビジョンとディープラーニングについて話しましょう。 一般に、AIのトピックは、コンピューター技術の開発の見通しについて議論する際に一般的になり、多くの人が次の機能に気づいたと思います。 徐々に、専用のハードウェアおよびソフトウェアツールが改善されるにつれて、AI要素はデータセンターから「現場で」スーパーサーバーを離れ、技術的および財政的にアクセスしやすくなります。 インテルもこの傾向を認識しており、日常生活での高度なテクノロジーの導入を簡素化するために、ベンダーに新しいソリューションであるIntel Vision Acceleratorを活用するように提供しています。

Intel Vision Acceleratorとは何ですか？ これはアクセラレータボードのリファレンスデザインのセットであり、これに基づいて、どの電子機器メーカーも必要な機能セットを備えた独自の製品を作成できます。 ただし、もちろん、設計だけでは十分ではありません-要素ベースが必要です。 Intelはすでにそれを持っています-それは専門のMovidiusコプロセッサーとArria FPGAです。 このアプローチの利点は何ですか？

• 「インプレース」のニューラルネットワークの推論の可能性。
• 特殊なタスクでの高いパフォーマンス。
• エネルギーコスト、コストなどの面での高効率;
• Open Visual Inference＆Neural Network Optimization（OpenVINO）ツールキットとの完全な互換性-マシンビジョンとディープラーニングを使用してソフトウェアを開発するためのライブラリ、最適化ツール、および情報リソースのセット。

ディープラーニングに関連して、これら2つのプラットフォームを比較しましょう。

	Intel Movidiusを搭載したIntel Vision Accelerator	Intel Arriaを搭載したIntel Vision Accelerator
特徴	消費とコストの面で高い効率	生産的な統合ソリューション
応用分野	古典的なニューラルネットワーク	負荷の高いネットワークを使用した深層学習の追加最適化
ユースケース	サイズと消費制限のあるデバイス、ASIC向けに最適化できる従来のネットワークトポロジ	中規模およびエントリーレベルのサーバー、ソフトウェアの最適化に適した環境
接続インターフェース	PCIe、ミニPCIe、M2	PCIe
ビデオストリームの数	デバイスごとに1〜16	3から32
パッチサイズ	1-4	1-144
消費電力	〜2ワット	〜35 W

Intel Vision Acceleratorは現在、次のネットワークトポロジとアルゴリズムをサポートしています。

トポロジー	アルゴリズム
Googlenet ResNet – 18 ResNet – 50 ResNet – 101 SqueezeNet スクイーゼネクスト VGG-16 より高速なrcnn MobileNet 小さなヨロ	顔検出/認識 顔属性の分類 ハンドトラッキング 性別と年齢の決定 アイテム定義/追跡 行動とジェスチャーを認識する 放棄されたアイテムの識別 多目的追跡 手紙/単語の定義 など

あなたは尋ねるかもしれません：なぜベンダーに対するインテルの提供について知る必要があるのですか？ 結局のところ、アクセラレータを手動で作成することは提案されていません。 答えは次のとおりです。これは、まもなく市場に登場するデバイスのクラス（または2つのクラス）に関する投稿です。 そして、あなたはあなたのニーズに合ったものを見つけることができます-あなたが探しているものを知っていれば。