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Intel ha presentato l’unità di elaborazione visiva (VPU, Vision Processing Unit) Movidius Myriad X, un ulteriore avanzamento nel portafoglio del produttore di soluzioni di intelligenza artificiale (AI) end-to-end destinate a varie categorie di prodotti, tra cui droni, robotica, videocamere intelligenti e realtà virtuale.
Myriad X è un System-on-a-Chip (SoC) dotato di un Neural Compute Engine (motore di elaborazione neurale) dedicato per accelerare le inferenze del deep learning alla periferia della rete.
Il Neural Compute Engine è un blocco hardware on chip appositamente progettato per eseguire reti neurali profonde ad alta velocità e a basso consumo consentendo ai dispositivi di vedere, comprendere e rispondere all’ambiente circostante in tempo reale.
Con l’introduzione del Neural Compute Engine, l’architettura Myriad X è in grado di raggiungere prestazioni di elaborazione di 1 TOPS ( bilioni di operazioni al secondo) con inferenze di reti neurali profonde.
“Prossimamente la visione artificiale e il deep learning diventeranno requisiti standard per i miliardi di dispositivi che ci circondano ogni giorno”, ha affermato Remi El-Ouazzane, Vice President e General Manager di Movidius e del New Technology Group di Intel. “Abilitare dispositivi con un’intelligenza visuale simile a quella umana rappresenta il passo successivo del computing. Myriad X ci consente di ridefinire il ruolo delle VPU quando si tratta di offrire tutta la potenza possibile per l’intelligenza e la visione artificiali, il tutto rispettando i requisiti energetici e termici dei moderni dispositivi senza cavi”.
Il suo minuscolo formato e l’elaborazione integrata sono secondo il produttore ideali per le soluzioni di dispositivi autonomi, ed è in grado di offrire prestazioni complessive di oltre 4 TOPS. Oltre al Neural Compute Engine, Myriad X combina in modo unico imaging, elaborazione visiva e inferenze del deep learning in tempo reale grazie.
Myriad X rappresenta la più recente generazione delle VPU Movidius realizzate per l’intelligenza visuale e l’inferenza integrate. Le VPU Movidius raggiungono notevoli prestazioni a basso consumo grazie all’integrazione di tre elementi architetturali per fornire prestazioni elevate costanti con carichi di lavoro di deep learning e visione artificiale: un array di processori vettoriali VLIW programmabili con un set di istruzioni orientato ai carichi di lavoro di visione artificiale e deep learning; una serie di acceleratori hardware che supporta elaborazione del segnale delle immagine, visione artificiale e inferenze di deep learning; e un fabric di memoria intelligente, facilmente accessibile, che minimizza il movimento dei dati sul chip.
