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其实,入门AI没那么难——加速深度学习推理的Intel Movidius神经计算棒(NCS)评测
2018年01月22日 作者: 8 8,910+ 0

背景

刚过去的2017年,人工智能毫无疑问的成为了最火爆的前沿领域,可以断定,2018年以至往后的至少5年内,这种势头必将持续,并且节节攀高。什么是人工智能?百度百科做了很多并且很专业的解释,但太繁复了,说得简单通俗点,人工智能就是要让机器学会自主思考。要做到这一步,其核心就是建立在大数据上的深度学习,大数据基本是依靠底蕴,底蕴越强的企业则越能提供机器学习的大而全、精而细的优质范本,诸如谷歌,Facebook,阿里巴巴,腾讯等,而深度学习则依赖算法,这就是各位工程师发挥实力的地方。打个通俗点的比方,你可以把人工智能看作是小孩养成记,决定小孩成长的高度,智商是一个因素,给小孩提供的成长环境(包括教学、资源等)则是另一个重要因素,对应过来,智商就如算法,成长环境等于大数据,你能给机器提供多优秀的算法,多丰富优质的样本案例数据,就基本决定了机器在人工智能上达到的高度。

在和工程师交流的过程中,不少人都表示对深度学习感兴趣,疑问的是具体该怎么做,如何入门?目前深度学习框架比较多,但主流的无外乎那么几个,尤以Caffe以及Tensorflow为主,前者胜在图像、视频上的处理,作者是贾扬清,目前就职于Facebook,后者应用范围广,在语音、图片,自然语言处理上都可以应用,这是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统。难能可贵的是,Caffe以及Tensorflow这两个深度学习框架都支持主流的计算机编程语言C/C++以及Python,所以应对众多的软件从业者,在校学生,都可以且都能比较轻松的走进深度学习的大门,而你需要的,只是一个在你优化你深度学习模型时可以加速深度学习推理的辅助工具,这就是今天爱板网要给大家推荐的全球首款基于USB接口、便携小巧、且能加速深度学习推理的学习、开发、调试验证工具——由Intel推出的Movidius神经计算棒(Neural Compute Stick,为了方便,下文将简称NCS)。

不同于传统观点认为的那样,“深度学习就一定需要高性能的GPU、TPU、FPGA等硬件平台,一定需要高速的网络带宽”,NCS正在打破这种局限,为那些想入门人工智能领域的学生、从业者提供了一种边缘计算的深度学习可行性,而你达成这一切所需要的仅仅是一个支持Linux系统的便携式硬件平台,如市面上的树莓派、Up Board等,再加上一根Movidius神经计算棒即可,当然,要是有摄像头等外设那无疑是锦上添花。铺垫结束,是时候进入正题,来看看Intel的Movidius神经计算棒到底是个怎样的玩意。

Intel Movidius神经计算棒

NCS透入了一股浓浓的Intel风,蓝色主色调,此棒子是在贸泽电子购买的,79美金不含税的价格,并且从目前来看,NCS并没有区分不同国家版本,都是英文版本。

movidius_ncs_1

包装盒很简洁,内部配件也简单,就只有一根NCS以及一张简单的上手使用说明。

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NCS的做工自然不用说,这么个小玩意售价79美金,再怎么说质量还是有保障的,全铝合金外壳,精致小巧,尺寸为72.5mm X 27mm X 14mm,差不多两根手指大小,机体挺有分量,外观设计也花了一番心思,原本想拆开看看内部电路,无奈试了好几次都没破开这个结构,暂时作罢,留给以后再说。

正面,Movidius的品牌很显眼,这是Intel16年收购的一家从事机器视觉芯片的公司,其Myraid系列VPU以低功耗高性能著称(下文详说),在大疆无人机,谷歌Clips相机上均被采用。

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背面

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侧边

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目前有 8 条留言

  1. 熊孩子同学 : 2018年01月23日12:36:06  1楼

    这是和推理工具,那训练用啥呢?

    • mido : 2018年01月23日13:22:32

      @熊孩子同学:哈哈,这个问题有毒啊
      与训练神经网络相比,推理神经网络所需的计算极大减少,NCS本质上是没法于那些高性能的GPU相比。
      我的理解是 其优势还是在于在保证低功耗的同时有不错的性能表现。
      而且其应用市场也挺广的,比如在很多终端产品(比如机器人)上,由于整体功耗和成本限制,不能添加WIFI模块保持随时联网,也不能放太强的处理器,这就导致 CPU 核心被本地推理神经网络的任务占用,没有足够的额外算力去做其他事情(比如无人机的飞控等等),这个时候这玩意还是挺管用的,其实作者文中有一句话就有很好的诠释——————优化AI离线应用

    • 你获得了特等奖 : 2018年01月23日17:09:44

      @熊孩子同学:NVIDIA TITAN V拿去,如果一块满足不了,那再来一块

  2. fansile2010 : 2018年01月23日15:01:56  2楼

    c25163a09427c92df96f2e35b370871e不错

  3. fansile2010 : 2018年01月23日15:03:36  3楼

  4. jpx009 : 2018年01月27日01:14:56  4楼

    5638776a7fbefb09e056b010a2ad14aa热鹅鹅鹅饿

  5. anhengan777 : 2018年02月01日11:02:21  5楼

    b5df0ee653d0bad7ef3d7672db09f790啊啊啊啊,,疯了

  6. keendawn : 2018年02月06日10:16:33  6楼

    mark一下 :razz:

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