The Movidius™ Myriad™ X VPU delivers artificial intelligence at the edge for drones, robotics, smart cameras, virtual reality/augmented reality solutions and more. Introduced on Aug. 28, 2017, Myriad X is the world’s first SOC shipping with a dedicated Neural Compute Engine to give devices the ability to see, understand and react to their environments in real time.(Credit: Intel Corporation)
Intel präsentiert heute die neue Movidius™ Myriad™ X Vision Processing Unit (VPU), die Intels Portfolio an End-to-End Lösungen im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) ergänzt. Die VPU ermöglicht erweiterte autonome Einsatzmöglichkeiten für ein breites Produktspektrum, von Drohnen und Robotern bis hin zu intelligenten Kamerasystemen und Virtueller Realität.
Myriad X ist das weltweit erste Ein-Chip-System (System-on-Chip, SOC), auf dem sich neuronale Recheneinheiten befinden, die ausschließlich für die Beschleunigung von anspruchsvollen Deep Learning Inferenzen bestimmt sind. Die neuronale Recheneinheit ist ein Hardwareblock, der sich auf dem Chip befindet und speziell dafür entwickelt wurde, tiefe neuronale Netze unter Hochgeschwindigkeit arbeiten zu lassen, ohne dabei viel Energie zu benötigen. Unbeeinflusst bleibt auch die notwendige Genauigkeit, damit die Geräte ihre Umwelt sehen, verstehen und schnell auf sie reagieren können. Durch die Einführung der neuronalen Recheneinheit ist die Myriad X Architektur in der Lage, 1 TOPS[1] Rechenleistung in tiefen neuronalen Netzwerken zu liefern.
„Schon sehr bald werden Computer-Sehvermögen und Deep Learning zu Standardanforderungen an die Milliarden Geräte werden, die uns jeden Tag umgeben“ sagt Remi El-Ouazzane, Vice President und General Manager von Movidius, Intel New Techology Group. „Die Entwicklung von Geräten mit menschenähnlicher Bildintelligenz ist der nächste große Schritt im Computing. Mit Myriad X definieren wir die Grenzen der VPU neu: Sie wird ein Maximum an möglicher Rechenleistung für KI und für das Computer-Sehvermögen liefern und dabei trotzdem innerhalb der Energie- und Temperatur-Beschränkungen moderner kabelloser Geräte bleiben.“
Die Myriad X kann über 4 TOPS[2] Gesamtleistung erbringen und ist dank ihres winzigen Formfaktors und der Fähigkeit zur Direktverarbeitung perfekt für autonome Systeme geeignet. Über die neuronale Recheneinheit hinaus kombiniert Myriad X Bild- und visuelle Verarbeitung und Deep Learning Inferenz in Echtzeit mit
Programmierbaren 128-bit VLIW Vektor Prozessoren: Mehrere Anwendungspipelines für Bildverarbeitung und -erkennung können gleichzeitig mit der Flexibilität von 16 Vektorprozessoren, die speziell für die Computervision optimiert wurden, bearbeitet werden.
Verstärkt konfigurierbaren MIPI Spuren (Lanes): RGB-Kameras mit bis zu 8 HD Auflösung können direkt mit Myriad X verbunden werden. Durch die 16 MIPI Spuren (Lanes), die in einen ergiebigen Satz an Schnittstellen eingebunden sind, kann so eine Durchsatzrate von bis zu 700 Millionen Pixeln in der digitalen Bildsignalverarbeitung erreicht werden.
Verbesserten Sicht-Beschleunigern: Mehr als 20 Hardwarebeschleuniger werden genutzt, um Aufgaben wie Optical-Flow und Stereotiefe ohne zusätzliche Rechenkosten durchzuführen.
2,5 MB homogenem Speicher auf dem Chip: Die auf dem Chip platzierte Speicherarchitektur ermöglicht bis zu 450 GB interne Bandbreite pro Sekunde. Sowohl Latenzzeit als auch Energieverbrauch werden verringert, indem nur wenige Daten außerhalb des Chips übertragen werden müssen.
https://www.youtube.com/watch?v=2-vc2SQuSvA
Myriad X ist die neueste Generation einer Reihe von Movidius™ VPUs, die speziell für eingebettete Bildintelligenz und Inferenzen gefertigt sind. Movidius VPUs sind hochleistungsfähig und haben einen geringen Energieverbrauch. Auch kontinuierlich hohe Arbeitslasten bei Deep Learning Prozessen und beim Computersehvermögen bewältigen sie dank der Kombination folgender drei Bauelemente sehr schnell: (1) viele programmierbare VLIW Vektorprozessoren, deren Instruktionssatz auf Computervision und Deep Learning abgestimmt ist; (2) zahlreiche Hardwarebeschleuniger, die Bildsignalverarbeitung, Computer-Sehvermögen und Deep Learning Inferenzen fördern; und (3) frei zugängliche intelligente Speicherstrukturen, welche die Datenbewegung auf dem Chip minimieren.
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Zuletzt aktualisiert am 20. November 2024 um 20:52 . Wir weisen darauf hin, dass sich hier angezeigte Preise inzwischen geändert haben können. Alle Angaben ohne Gewähr.
