Unité de traitement de la vision Intel® Movidius™ Myriad™ X (VPU) avec Neural Compute Engine
Transformez vos applications d'imagerie, de vision par ordinateur et d'intelligence artificielle en périphériques réseau grâce à la famille Movidius d'unités de traitement de la vision (VPU) d'Intel.
Unité de traitement de la vision Intel® Movidius™ Myriad™ X en bref
| Caractéristiques | Avantages |
|---|---|
| Neural Compute Engine |
Grâce à cet accélérateur sur puce dédié aux réseaux neuronaux profonds, le VPU Movidius™ Myriad™ X d'Intel® fournit plus d'un billion d'opérations par seconde de performance d'inférence DNN.[d :7940] Faites fonctionner des réseaux neuronaux profonds en temps réel à la périphérie, sans faire de compromis sur la consommation électrique ou la précision. |
| 16 processeurs vectoriels programmables VLIW 128 bits |
Exécutez plusieurs pipelines simultanés d'applications d'imagerie et de vision avec la flexibilité de 16 processeurs vectoriels optimisés pour les charges de travail de vision par ordinateur. |
| 16 lignes MIPI configurables |
Connectez jusqu'à 8 caméras RVB en résolution HD directement au VPU Intel® Movidius™ Myriad™ X avec un débit de traitement du signal d'image pouvant atteindre 700 millions de pixels par seconde. |
| Accélérateurs de vision améliorés |
Utilisez plus de 20 accélérateurs matériels pour effectuer des tâches telles que le flux optique et la profondeur stéréo sans introduire de surcharge de calcul supplémentaire. Par exemple, le nouvel accélérateur de profondeur stéréo peut traiter simultanément 6 entrées caméra (3 paires stéréo), chacune ayant une résolution de 720p et une fréquence d'images de 60 Hz. |
| 2,5 Mo de mémoire homogène sur puce |
L'architecture centralisée de la mémoire sur puce minimise le transfert de données hors puce, réduisant ainsi la latence et la consommation d'énergie, grâce à une bande passante interne allant jusqu'à 400 Go /sec. |
D'excellentes performances à très faible puissance
Le VPU Movidius™ Myriad™ X d'Intel® offre des performances exceptionnelles dans les applications de vision par ordinateur et d'inférence sur réseaux neuronaux profonds. Le VPU Movidius Myriad X fait partie de la famille des VPU Movidius, connus pour leur très faible consommation d'énergie. Le VPU Movidius™ Myriad™ X d'Intel® peut fournir une performance totale de plus de 4 000 milliards d'opérations par seconde (TOPS).[d :7939] Grâce aux nouvelles améliorations de performance, le Movidius™ Myriad™ X VPU d'Intel® est une solution économe en énergie, qui permet d’embarquer des applications avancées de vision et d'intelligence artificielle dans les drones, les caméras intelligentes, la maison intelligente, la sécurité, les casques VR /AR et les caméras 360.
Nouvelle génération de performances du réseau neuronal profond
Intel a lancé une toute nouvelle unité de traitement de réseau neuronal profond dans l'architecture VPU Movidius™ Myriad™ X d'Intel® : le Neural Compute Engine. Le Neural Compute Engine, spécialement conçu pour exécuter des réseaux neuronaux profonds à grande vitesse et à faible puissance, permet au VPU Movidius™ Myriad™ X d'Intel®atteindre des performances de calcul supérieures à 1 TOPS sur les inférences de réseaux neuronaux profonds.[d :7940] Le Neural Compute Engine est intégré dans l'architecture VPU Movidius, ce qui réduit le mouvement des données sur la puce et minimise la puissance. D’après l'architecture du VPU Movidius™ Myriad™ X d'Intel®, le Neural Compute Engine, combiné aux 16 cœurs SHAVE, peut réaliser un nombre maximum d'opérations d'inférence de réseau neuronal par seconde (916 milliards d'opérations par seconde) plus de 10 fois supérieur à celui des processeurs SHAVE du VPU Movidius Myriad 2 (80 milliards d'opérations par seconde) pour exécuter l'inférence de réseau neuronal.[d :7940]
Pipelines d'image et de vision personnalisables
La famille de VPU Movidius ont toujours offert une architecture unique et flexible pour le traitement des images, la vision par ordinateur et les réseaux neuronaux profonds. L'architecture offre une approche modulaire pour configurer les charges de travail d'imagerie et de vision : elle combine un ensemble d'accélérateurs matériels d'imagerie et de vision, comme la profondeur stéréo ou le Neural Compute Engine, avec un ensemble de processeurs vectoriels VLIW programmables en C, le tout accédant à une mémoire commune sur puce. Cette approche permet un traitement des signaux d'image (ISP) exceptionnel grâce à une méthodologie de flux de données qui réduit la puissance en minimisant le mouvement des données, pour une meilleure efficacité énergétique : en plus des pipelines entrelacés d'applications de vision par ordinateur et d'inférence de réseau neuronal profond, aucun recours à la mémoire n’est nécessaire. Les VPU Movidius offrent un équilibre optimal entre la programmabilité et les performances à faible puissance.
Prise en charge de 8 capteurs HD et de l'encodage 4K
Le VPU Movidius™ Myriad™ X d'Intel® dispose de 16 lignes MIPI, ce qui supporte une connexion directe de 8 capteurs RVB de résolution HD maximum. L'ISP en ligne à haut débit garantit que les flux sont traités à des vitesses élevées, tandis que les nouveaux encodeurs matériels prennent en charge les résolutions 4K à des fréquences d'images de 30 Hz (H.264/H.265) et 60 Hz (M/JPEG). Parmi les autres interfaces présentées, citons l'USB 3.1 et le PCIe* Gen 3.
Kit de développement logiciel (SDK) et Outils
Le VPU Movidius™ Myriad™ X est livré avec un riche SDK qui contient tous les cadres de développement logiciel, les outils, les pilotes et les bibliothèques pour mettre en œuvre des applications personnalisées d'imagerie, de vision et d'apprentissage profond sur le VPU Movidius™ Myriad™ X. Le SDK comprend également un cadre FLIC spécialisé avec une approche modulaire pour le développement de pipelines d'applications,dont le traitement d'images, la vision par ordinateur et le deep learning. Ce cadre permet aux développeurs de laisser l'optimisation du flux de données aux outils pour se concentrer sur le traitement. En ce qui concerne le développement de réseau neuronal profond, le SDK comprend un compilateur de réseau neuronal qui permet aux développeurs de porter rapidement des réseaux neuronaux depuis des cadres communs, tels que Caffe* et TensorFlow*, grâce à un outil de conversion et d'optimisation automatisé qui maximise les performances tout en conservant la précision du modèle de réseau.