Unidade de processamento visual (VPU) Intel® Movidius™ Myriad™ X com mecanismo de computação neural
Transforme seus aplicativos de imagem, visão computacional e inteligência de máquina em dispositivos de borda de rede com a família Movidius de Unidades de processamento visual (VPUs) da Intel.
Visão geral da Unidade de processamento visual (VPU) Intel® Movidius™ Myriad™ X
| Recursos | Benefícios |
|---|---|
| Motor de computação neural |
Com este acelerador dedicado a redes neurais profundas no chip, a Unidade de processamento visual Intel® Movidius™ Myriad™ X oferece mais de 1 trilhão de operações por segundo em desempenho em inferências DNN.1 Execute redes neurais profundas em tempo real na borda, sem comprometer o consumo de energia ou a precisão. |
| 16 Processadores programáveis VLIW Vector de 128 bits |
Execute diversos pipelines de aplicativos de imagem e visuais ao mesmo tempo, com a flexibilidade de 16 processadores vetoriais otimizados para cargas de trabalho de visão computacional. |
| 16 faixas MIPI configuráveis |
Conecte até 8 câmeras RGB de resolução HD diretamente à VPU Intel® Movidius™ Myriad™ X com suporte para até 700 milhões de pixels por segundo de transferência de sinal de imagem. |
| Aceleradores visuais aprimorados |
Utilize mais de 20 aceleradores de hardware para realizar tarefas como fluxo óptico e profundidade de som sem introduzir sobrecarga computacional adicional. Por exemplo, o novo acelerador de profundidade de som pode processar 6 entradas de câmera (3 pares estéreos) com 720p de resolução a 60Hz de taxa de quadros cada. |
| 2,5 MB de memória homogênea no chip |
A arquitetura de memória no chip permite até 400 GB/s de largura de banda interna, minimizando latência e reduzindo o consumo de energia, com menor transferência de dados de chip. |
Excelente desempenho com energia ultrabaixa
A VPU Intel® Movidius™ Myriad™ X proporciona um excelente desempenho em aplicações de inferência de visão computacional e de rede neural profunda. Como membro da família Movidius de VPUs, conhecida pelo consumo de energia ultra baixo, a VPU Intel® Movidius™ Myriad™ X oferece um desempenho total com mais de quatro trilhões de operações por segundo (TOPS).2 Com novos aprimoramentos de desempenho, a VPU Intel® Movidius™ Myriad™ X é uma solução eficiente em energia que traz aplicações avançadas de visão e inteligência artificial a dispositivos, como drones, câmeras inteligentes, casa inteligente, segurança, fones de ouvido para RV/RA e câmeras 360.
Nova geração de desempenho em redes neurais profundas
A Intel introduziu uma unidade de processamento inteiramente nova para redes neurais profundas na arquitetura da VPU Intel® Movidius™ Myriad™ X: o mecanismo de computação neural. Especificamente projetado para redes neurais profundas com alta velocidade e baixo consumo de energia, o mecanismo de computação neural permite que a VPU Intel® Movidius™ Myriad™ X atinja mais de 1 TOPS de desempenho de computação em inferências de redes neurais profundas.1 O mecanismo de computação neural é integrado como parte da arquitetura de VPU Movidius, que diminui o consumo de energia reduzindo a movimentação de dados no chip. Com base na arquitetura VPU Intel® Movidius™ Myriad™ X, o número máximo de operações de inferência de redes neurais por segundo alcançado pelo mecanismo de computação neural, em conjunto com os 16 núcleos SHAVE (916 bilhões de operações por segundo), é mais de 10 vezes o alcançado por processadores SHAVE de VPUs Movidius Myriad 2 (80 bilhões de operações por segundo) ao executar inferências de redes neurais.1
Pipelines visuais e de imagem personalizáveis de
A família Movidius de VPUs sempre ofereceu arquitetura exclusiva e flexível para processamento de imagens, visão computacional e redes neurais profundas. A arquitetura oferece uma abordagem modular para configurar cargas de trabalho de imagem e visuais, pois combina um conjunto de aceleradores de hardware visuais e de imagem, como profundidade de som ou o mecanismo de computação neural, com uma série de processadores vetoriais programáveis VLIW, todos acessando uma memória comum no chip. Essa abordagem permite um excelente processamento de sinal de imagem (ISP) sem a necessidade de excursões à memória para obter melhor eficiência de energia, além de visão computacional intercalada e pipelines de aplicativos de inferência de rede neural profunda, todos com uma metodologia de fluxo de dados que reduz o consumo de energia minimizando a movimentação de dados . As VPUs Movidius oferecem um equilíbrio ideal entre capacidade de programação e desempenho em baixa potência.
Suporte para 8 sensores HD e codificação em 4K
A Unidade de processamento visual Intel® Movidius™ Myriad™ X possui 16 faixas MIPI, compatíveis com até 8 sensores RGB de resolução HD que são conectados diretamente. O ISP em linha de alta produtividade garante que os fluxos sejam processados em alta velocidade, enquanto os novos codificadores de hardware compatíveis com resoluções 4K nas taxas de quadros de 30 Hz (H.264/H.265) e 60 Hz (M/JPEG). Outras interfaces em destaque incluem USB 3.1 e PCIe* Geração 3.
Kit de desenvolvimento de software (SDK) e ferramentas
A VPU Intel® Movidius™ Myriad™ X é fornecida com um SDK completo que contém todas as estruturas, ferramentas, drivers e bibliotecas de desenvolvimento de software para implementar aplicações personalizadas de criação de imagens, visão e aprendizado profundo na VPU Intel® Movidius™ Myriad™ X. O SDK também inclui uma estrutura FLIC especializada com uma abordagem de plug-in para o desenvolvimento de pipelines de aplicativos, incluindo processamento de imagens, visão computacional e aprendizagem profunda. Essa estrutura ajuda os desenvolvedores a se concentrarem no processamento, deixando a otimização do fluxo de dados para as ferramentas. Para o desenvolvimento de redes neurais profundas, o SDK inclui um compilador de redes neurais que permite que os desenvolvedores portem rapidamente redes neurais de estruturas comuns como Caffe* e TensorFlow*, com uma ferramenta de conversão e otimização automatizada que maximiza o desempenho, mantendo a precisão do modelo de rede.