Intel Movidius Myriad X — первый в мире модуль обработки изображений с собственной нейронной сетью глубокого обучения

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Intel Movidius Myriad X — первый в мире модуль обработки изображений с собственной нейронной сетью глубокого обучения

Компания Intel вчера представила модуль обработки изображений Movidius Myriad X. Как утверждает процессорный гигант, Movidius Myriad X — первая в мире однокристальная система, включающая блок Neural Compute Engine.

Intel представила блок обработки изображений Movidius Myriad X

Neural Compute Engine — аппаратный блок, ответственный за работу высокоскоростной нейронной сети глубокого обучения. Именно он должен позволить конечному устройству, основанному на Movidius Myriad X, понимать окружающую среду и реагировать на неё в режиме реального времени. Производительность блока Neural Compute Engine достигает 1 TOPS (триллион операций в секунду), тогда как суммарная производительность Myriad X достигает 4 TOPS.

Intel представила блок обработки изображений Movidius Myriad X

В числе прочих особенностей нового решения Intel выделяет, к примеру, 16 128-разрядных векторных процессоров с архитектурой VLIW (одна инструкция содержит несколько операций, которые выполняются параллельно). Также Myriad X способна работать одновременно с восемью камерами HD, благодаря наличию 16 линий MIPI с суммарной пропускной способностью в 700 миллионов пикселей в секунду. Кроме того, имеется более 20 аппаратных ускорителей обработки данных, ответственных за обработку изображения и звука.

Myriad X получила 2,5 МБ памяти Homogenous On-Chip Memory. Это централизованная архитектура памяти, обеспечивающая пропускную способность в 450 ГБ/с, способствующая уменьшению энергопотребления за счёт минимизации передачи данных вне чипа.


Источник: pcnews.ru

Комментарии: