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Intel Movidius神经计算棒“疑难杂症”全解析——如何从开始到精通(使用指导、性能测试)
2018年02月14日 作者: 暂无评论 796+ 0

movidiusncs-1

爱板网已经发布过关于英特尔Movidius神经计算棒的评测文章,但是限制于篇幅没有很细的把内容逐一说明,所以本篇内容是对评测的细化以及补充,哪怕是零基础的朋友,在看完本文之后相信也能迅速上手Intel Movidius神经计算棒。

在开始之前,让我先问你三个问题:

  • 如果你能在USB棒上运行最先进的神经网络?
  • 如果你能看到这个USB棒拥有10倍于你CPU的性能?
  • 在达成以上条件的情况下,如果整个设备的成本低于100美元?

是不是听起来非常有趣?

来,一起进入英特尔的Movidius神经计算棒的世界。

Movidius神经计算棒(NCS)

大概树莓派的用户会特别欢迎Movidius神经计算棒,因为它可以显著改善图像分类并且提升对图像的检测速度和能力,“众里寻他千百度,慕然回首那人却在灯火阑珊处”,或许这句话是对你突然发现Movidius神经计算棒最好的诠释。你会发现Movidius NCS“正是你所需要的”可以加快神经网络推断时间的小型化以及极具性价比的人工智能玩意。

本篇文章,我们将讨论:

  • Movidius神经计算棒能够做什么?
  • 值不值得买?
  • 如何快速,轻松地的运行Movidius NCS?
  • 对比在MacBook Pro以及Raspberry Pi上使用/不使用Movidius NCS所需的神经网络推断时间。

什么是英特尔Movidius神经计算棒?

英特尔的Neural Compute Stick是一款USB3.0接口的拇指大小的深度学习机器,下面几点你需要了解。

你可以把NCS看作是一个USB供电的GPU,尽管这有些夸大——因为它并不是一个GPU,而且只能用于预测/推理,而不是训练。更确切的说,我是将NCS归类为协处理器,它只有一个目的:运行神经网络计算。在下文中,主要使用NCS进行图像分类。

NCS 不应该用于训练神经网络模型,而是用于基于现有的模型做推理,由于NCS旨在配合单板计算机(如树莓派)使用,意味着功耗非常低,使其不适合实际训练网络。

所以现在你就会有疑问:我到底该不该购买Movidius NCS吗?(爱板商城有树莓派+Movidius神经计算棒组合套餐的优惠促销)

在Movidius神经计算棒的内部有一颗Myriad 2处理器(28nm工艺),具有80~150 GFLOPS的性能,该处理器也被称为视觉处理单元 (或视觉加速器),功耗仅为1W左右(作为参考,树莓派3B在HDMI关闭,LED熄灭和WiFi开启时功耗大概在1.2W)。

是否值得购买NCS取决于下面几个问题的答案:

  • 你是否有立即使用神经网络做推断的需求?或者还是愿意花77美元玩另一种玩意?
  • 您是否愿意加入一个具有发展前景但是目前规模不算大的AI社区,另外也不清楚Myraid 2是否能经得住市场长期考验?
  • 你是否愿意将一台机器(或VM)投入到SDK的开发中?
  • 树莓派用户:您是否愿意将独立的Pi或至少一个单独的microSD用于NCS开发?

问题1取决于你。

我提出问题2的原因是因为英特尔的文档太简陋了,而且在支持力度上不是那么友好,比如说我之前试用的Galileo产品上,现在已经停止更新了。我提这个的意思并不是说NCS也会发生,毕竟NCS处于深度学习领域,目前正在全速前进,所以这款产品的未来看起来还是不错的,并且它也没有太多的竞争产品,至少目前是这样的

问题2和3(及其答案)是相关的。简而言之,您无法将开发环境与虚拟环境隔离,安装程序实际上会从您的系统中删除先前安装的OpenCV。出于这个原因,您不应该在当前项目和工作环境的任何位置获得安装程序脚本。从目前来说,大多数人都会购买Movidius NCS与Raspberry Pi或其他单板计算机配对使用。

问题4是针对树莓派的。说到树莓派,如果您一直在关注爱板网树莓派版块上的其它教程,您就会意识到将新项目与现有项目的环境隔离有多重要。我对神经计算棒最大的抱怨之一是英特尔的安装脚本实际上会让你的虚拟环境几乎无法使用,安装程序会从Debian/Ubuntu Aptitude repos下载软件包并更改你的PYTHONPATH系统变量。

真的很麻烦,为了安全起见,所以强烈建议你使用新的microSD与Raspbian Stretch,如果您正在开发一个可部署项目,您甚至可能会购买另一个Pi来与NCS结合。

  

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