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树莓派+Movidius NCS神经计算棒=2018年最佳的AI学习平台?
2018年02月07日 作者: 3 5,025+ 1

有人说,树莓派 + Intel Movidius NCS神经计算棒的组合将是2018年最佳的AI学习平台,你怎么看?

笔者先来说说自己的看法吧,前段时间玩了Up Squared Board + Movidius NCS神经计算棒的组合(其实私下我比较习惯叫它神经棒或者棒子,简洁、顺口),说实话,体验下来还不错,但也是因为没有太深入的缘故,所以部分不足之处当时未发现或者直接忽略了,这次趁着体验树莓派3B与神经计算棒组合的机会,来更深入的分享下这玩意,顺便也补充下之前未提到的NCS存在的一些缺点。当然,本文也将在结束的时候重点对比下树莓派3B与神经计算棒的组合以及Up Squared Board与神经计算棒的组合各自的优缺点,是不是对结果很感兴趣?

为便于大伙更深入的了解Movidius神经计算棒,在开始本文之前,笔者先强调两件重要的事。

首先就是为何我要使用Movidius NCS神经计算棒?

用于推理加速?那各大巨头的云服务岂不是更靠谱?这里就要扯出一个数据,1ms,这是一个关键的参数,这是人的反应时间,这是今后AI、5G通信允许的标准延迟时间。有人说,通过云端的推理不更好?首先你要明白一个道理,云端传输靠联网,在保证网络顺畅的时候你还要考虑到其它问题,比如距离,一辆自动驾驶的汽车在上海,而如果云端服务器在北京甚至更远,大概可以算一下,以光速传播的讯号从终端到云端再返回终端一个来回至少也需要20ms,假设你的汽车以120公里每小时的速度前行,从检测到判断通过云端的结果使你比本地处理需要更久的时间才能停下(例子是以理想状态,同志们不用过分解读),NCS就是将这种推理工作带到了本地终端处理,而不需要通过云端,降低延迟,这也是即便云端推理再强悍,边缘计算也有其独特的优势。

第二个事,NCS不适合训练,因为在性能上还是无法跟目前强大的GPU/ASIC等相比,只适用于现有的、或者你已经开发好、训练好、并且编译完成的模型,进行推理加速的功能。NCS内部的主要器件即为视觉处理单元VPU,特点可以参考GPU,其实强调的也就是它并行处理图像的能力,也因此,你也可以以两根棒子,三根棒子,甚至更多的棒子组合做加速推理,这跟堆GPU还是挺像的,所以其实它的应用范围已经限定的非常明确,就是那些需要处理器大量视频或者图像数据的如无人机上的拍摄/智能避障、智能监控设备、机器视觉等产品,而它的优势在于处理这些东西的时候能保证较低的功耗,非常适合移动设备,这也是那些性能虽强悍,但功耗也极大的GPU、ASIC等芯片无法触及的领域。

明白这两点后,我们就可以愉快的往下走了。

树莓派3B+Movidius NCS组合

先谈下目前树莓派最新版3B与NCS的组合,如果只看表面,大家会觉得很“般配”,一个小巧、用的人多、生态圈广的Linux计算机平台,一个目前人工智能领域中非常火的便携式深度学习推理加速棒,组合到一起很完美?

但真正搭配在一起使用时你会发现有不少问题,甚至有些问题目前还无解。

首先从物理层面来说,连接上神经棒后的树莓派的其它USB接口被“占用”,这个指空间占用(见下图)。了解树莓派的都知道,树莓派3B的4个USB HOST接口由于是通过USB HUB芯片扩展出来的,而且为了迎合小巧的机身,所以很自然都集中在一起分布,原本没什么,但是在你插上Movidius NCS后你会发现一件很糟糕的事情,其它几个USB接口基本被挡着了。

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所以如果使用树莓派3B+Movidius NCS的组合,你首先要学会插上神经棒的正确姿势,如下图所示,将神经棒插在上层的USB接口的话,你还能勉强使用下边两个没有太多扩展外型的USB线缆,但也仅此而已,最好的方式还是要配一个USB HUB集线器,为什么?因为后面实际学习的时候你会发现不少案例会需要两根、甚至更多神经棒的组合(为什么需要两根?将在下文实际运行demo测试时解释)。

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当然,这以上不算什么麻烦事,喜欢玩树莓派的这种小事都能克服,下面使用过程中出现的问题才是重点。

  

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目前有 3 条留言

  1. 第二十九代丐帮帮主 : 2018年02月07日16:57:36  1楼

    这么说只买Movidius NCS也能玩呀

  2. robe.zhang : 2018年02月08日11:29:27  2楼

    这文章太好了,来的太及时了

  3. pppsb : 2018年02月10日11:21:01  3楼

    c67f13625bbe961a688dd829aadac21b是什么意思

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