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英特尔推出MovidiusMyriadXVPU,用神经计算引擎全面加速AI时代

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本文摘要:C语言的可编程128位VLIW矢量处理器(C-programmable 128-bit VLIW),源于Myriad 2的可配备MIPI地下通道,以及拓展了的2.5 MB芯片内存,更加多相同功能的光学/视觉加速器。与Myriad 2一样,Myriad X的向量单元是针对计算机视觉工作阻抗优化的SHAVE处理器。Myriad X还反对近期的LPDDR4。Myriad X中的另一个新功能是4K硬件编码,反对30 Hz Hz(H.264/H.265)和60 Hz(M/JPEG)。

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C语言的可编程128位VLIW矢量处理器(C-programmable 128-bit VLIW),源于Myriad 2的可配备MIPI地下通道,以及拓展了的2.5 MB芯片内存,更加多相同功能的光学/视觉加速器。与Myriad 2一样,Myriad X的向量单元是针对计算机视觉工作阻抗优化的SHAVE处理器。Myriad X还反对近期的LPDDR4。Myriad X中的另一个新功能是4K硬件编码,反对30 Hz Hz(H.264/H.265)和60 Hz(M/JPEG)。

模块方面,Myriad X反对USB 3.1和PCIe 3.0,这都是新加的功能。虽然没公开发表明确细节,但Myriad X VPU还附带SDK,其中包括神经网络编译器和专用的FLIC框架。不过目前没关于参照硬件的细节。Myriad X在完全相同功耗下的额外性能,相当大程度上是因为其用于了16nm的生产工艺,台积电代工,从而能将节省的功率投放到SHAVE处理器,加速器,模块和内存中。

虽然英特尔有自己的晶圆厂,但Movidius回应,早在2016年英特尔并购Movidius前,Myriad X就正处于开发阶段了。如前所述,Myriad2会被替代。

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(公众号:)曾报导,去年1月,Myriad2的价格早已较低至10美元,而Myriad X将负责管理更为高端的市场。毫无疑问,Movidius期望通过其芯片将AI流经日常设备中,这也完全符合英特尔在边缘计算出来上的布局。

构建AI一般分成两个步骤:一是将数据给到机器学习算法,以便训练其已完成图像识别,语音辨识和视频分析这样的任务。这个过程一般来说必须花费数据中心大量的资源,并利用多种不同形式的计算出来,如GPU,FPGA和ASIC。第二个推理小说,则是用于训练过的网络来继续执行任务,如物体辨识。

新的Movidius X处理器目的使无人机,摄像机,机器人,VR和AR等边缘设备的推理小说更为很快,将视觉处置与AI功能融合一起,不会拓展众多设备的应用于场景。曾分析,随着AI技术的发展以及人们对之的推崇,计算机视觉的应用于场景仍然局限于工业,早已渐渐步入大众市场,转入到手机和VR等移动设备,这些功能的高质量构建都必须在CPU和GPU性能受限的情况下运营深度自学的算法,那么一款专门的CV处置芯片对于整个芯片制造业都会是下一个绿洲,这也是为什么英特尔不会在短时期内并购Movidius公司和深度自学公司Nervana的原因。随着低功耗的CV芯片的渐渐发展,确实的AI离我们越来越近了。原创文章,予以许可禁令刊登。

下文闻刊登须知。


本文关键词:英特尔,推出,MovidiusMyriadXVPU,用,神经,计算,华体会平台.华体会下载

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