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為邊緣計(jì)算而生的英特爾的神經(jīng)計(jì)算棒2代

5CTi_cirmall ? 來(lái)源:電路設(shè)計(jì)技能 ? 作者:電路設(shè)計(jì)技能 ? 2020-12-07 09:50 ? 次閱讀
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不同于傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為的那樣

AI就一定需要GPU、TPU、FPGA等平臺(tái)

一定需要高速的網(wǎng)絡(luò)帶寬

邊緣計(jì)算正成為新時(shí)代AI主力軍

貿(mào)澤電子聯(lián)合與非主辦的第4期明星開(kāi)發(fā)板就來(lái)聊聊為邊緣計(jì)算而生的英特爾的神經(jīng)計(jì)算棒2代,簡(jiǎn)稱NCS2。其作用很簡(jiǎn)單,就是加速AI計(jì)算,尤其是人工智能中的邊緣計(jì)算,從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)它就是一個(gè)邊緣計(jì)算的載體。

NCS 2采用全鋁合金外殼,整個(gè)產(chǎn)品精致小巧,尺寸差不多比兩根手指小,外觀設(shè)計(jì)也花了一番心思,有助于提高散熱。NCS 2采用USB 3.0 Type-A接口,能直接插在電腦上即可使用,或許這就是最簡(jiǎn)單的邊緣計(jì)算解決方案?

Myriad X

NCS2加速深度學(xué)習(xí)推理主要依賴于內(nèi)部的視覺(jué)處理單元 Myriad X。這里有必要提一下,深度學(xué)習(xí)的細(xì)分領(lǐng)域非常多,而Myriad X主要的特點(diǎn)是針對(duì)深度學(xué)習(xí)中的圖像和視頻的處理。

Myriad X VPU內(nèi)部架構(gòu):

神經(jīng)計(jì)算引擎:

借助這款適用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的片上加速器,Myriad X可以實(shí)現(xiàn)每秒超過(guò) 1 萬(wàn)億次運(yùn)算的 DNN 推理性能。因此可以在不犧牲功耗或準(zhǔn)確性的情況下在邊緣實(shí)時(shí)運(yùn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2.5 MB的同質(zhì)化片上內(nèi)存:

允許最高 450 GB/秒的內(nèi)部帶寬,通過(guò)最小化片外數(shù)據(jù)傳輸來(lái)盡可能減少延遲并降低功耗。

16 個(gè)可編程的128 位 VLIW 矢量處理器

針對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)工作負(fù)載進(jìn)行了優(yōu)化,靈活地運(yùn)行多個(gè)并行的成像和視覺(jué)應(yīng)用程序。

多種高優(yōu)先級(jí)的外設(shè)功能支持:

比如最多可在Myriad X上直接連接 8 個(gè)高清分辨率 RGB 攝像頭,支持高達(dá)每秒 7 億像素圖像信號(hào)處理吞吐量,支持4K/60 Hz幀率的編碼。

如果單看Myriad X,你對(duì)它的性能提升沒(méi)多少概念,那么對(duì)比1代的Myriad 2,這種優(yōu)勢(shì)更加明顯。可以參考以下這張表:

計(jì)算能力提升到了4萬(wàn)億次,計(jì)算性能是1代的4倍;

增加到16個(gè)矢量處理器;

新增了神經(jīng)計(jì)算引擎;

片上存儲(chǔ)和帶寬更大;

支持了LPDDR4;

支持4K 60Hz的M/JPEG編碼或者4K 30Hz的H.264/H.265編碼;

接口方面也增加了PCIe3.0,增加到16 Lanes的MIP接口。

當(dāng)然啦,這些參數(shù)在目前看來(lái),很多CPU、GPU都可以做到,但是你不能忽略一個(gè)參數(shù),那就是功耗,Myriad X的優(yōu)勢(shì)在于能實(shí)現(xiàn)這些功能的前提下保持了較低的功耗,相比能夠提供同等效果的GPU,Myriad X的功耗最少降低了十幾倍。

總之,我們可以預(yù)見(jiàn),在Myriad X加持下的NCS2,其特色很明顯:① 高能效比,將機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用推向極致;② 在邊緣運(yùn)行,不依賴云計(jì)算連接③ 采用USB接口,方便的支持各種深度學(xué)習(xí)的原型開(kāi)發(fā)。

所以,對(duì)于目前市面上火爆的需要有較強(qiáng)圖像/視頻處理能力且需要電池供電的應(yīng)用,如服務(wù)型機(jī)器人無(wú)人機(jī)、AR/VR等設(shè)備,基于Myriad X的NCS2優(yōu)勢(shì)明顯。

OpenVINO工具包

NCS 2該如何開(kāi)發(fā)?英特爾官方的回答是:OpenVINO工具包。OpenVINO工具基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以快速部署模擬人類視覺(jué)的應(yīng)用程序和解決方案,可在英特爾硬件上擴(kuò)展計(jì)算機(jī)視覺(jué)工作負(fù)載,從而最大限度地提高性能。

如上圖所示,這是OpenVINO工具包的一些工具,主要分為3個(gè)部分:

右上角是傳統(tǒng)的電腦視覺(jué)庫(kù),包含英特爾優(yōu)化過(guò)的OpenCV、OpenVX及范例,可以在推論過(guò)程中,有需要用到前處理及后處理器的時(shí)候,用來(lái)加速運(yùn)算;

右下角是其它工具集以及庫(kù),如英特爾的Media SDK,通過(guò)GPU來(lái)加速decode;應(yīng)用OpenCL讓?xiě)?yīng)用程序在不同平臺(tái)上運(yùn)作,及FPGA相關(guān)的插件;及運(yùn)行時(shí)所需要的環(huán)境;

而左邊這部分就是OpenVINO深度學(xué)習(xí)推論的核心,也就是我們簡(jiǎn)稱的DLDT。在DLDT中包含兩個(gè)功能的組件:MO以及IE,還有使用C++python所做的不同范例;OpenVINO除了支持深度學(xué)習(xí)中一些預(yù)先公開(kāi)好的模型外,也提供英特爾自行訓(xùn)練的模型,針對(duì)各種不同的應(yīng)用,如行為、表情以及物件偵測(cè)等等。

目前OpenVINO支持包括win10、Linux、Raspbian、Mac OS,基本上涵蓋了主流的幾個(gè)操作系統(tǒng),因此友好性還是不錯(cuò),可以說(shuō)是英特爾建立AI生態(tài)的大功臣。

環(huán)境配置

NCS 2與OpenVINO工具包的組合可謂是如虎添翼,但是要真正使用起來(lái),環(huán)境搭建的基本步驟還是免不了:

①下載OpenVINO工具包,最新版本2021.1

②解壓壓縮包,然后到目標(biāo)文件夾下執(zhí)行安裝,可以安裝GUI版本或者純命令版本

③安裝額外的依賴的軟件包

④設(shè)置環(huán)境變量

⑤配置模型優(yōu)化器

⑥配置神經(jīng)計(jì)算棒USB驅(qū)動(dòng)程序

按照教程下來(lái)就可以把基本環(huán)境搭建起來(lái)。

NCS 2實(shí)測(cè):對(duì)比英特爾CPU

本次主要測(cè)試3個(gè)demo:

將推理引擎與經(jīng)過(guò)預(yù)先訓(xùn)練的模型結(jié)合使用,用于執(zhí)行車輛檢測(cè),車輛屬性和車牌識(shí)別的任務(wù)(對(duì)比英特爾CPU)

Benchmark,推理性能測(cè)試(對(duì)比英特爾CPU)

基于攝像頭的實(shí)時(shí)識(shí)別功能(NCS2)

想知道測(cè)試結(jié)果誰(shuí)勝誰(shuí)負(fù)?視頻見(jiàn)分曉。

寫(xiě)在最后

NCS 2在某些特定的邊緣計(jì)算領(lǐng)域還是非常強(qiáng)大的,其本身的優(yōu)勢(shì)也在于開(kāi)發(fā)和優(yōu)化AI離線應(yīng)用,除了配合計(jì)算機(jī),NCS2還可以配合帶各種USB接口的單板計(jì)算機(jī),比如在創(chuàng)客群體中用戶數(shù)量最為龐大的開(kāi)源單板計(jì)算機(jī) 樹(shù)莓派

因此,如果你有一些想法,想要用Myriad X做些什么,那不妨可以先上貿(mào)澤電子官網(wǎng)購(gòu)買一個(gè)NCS2實(shí)際體驗(yàn)一番,畢竟NCS2配合上英特爾的OpenVINO工具包對(duì)于開(kāi)發(fā)AI加速的應(yīng)用還是非常友好的,哪怕你只是初學(xué)者!

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標(biāo)題:在Raspberry Pi上構(gòu)建Kubernetes智能邊緣集群

在Raspberry Pi上構(gòu)建Kubernetes“ Intelligent Edge”集群是一次很棒的學(xué)習(xí)體驗(yàn)!

在Raspberry Pi上構(gòu)建Kubernetes Intelligent Edge 集群是一種很棒的學(xué)習(xí)體驗(yàn),是構(gòu)建強(qiáng)大的Intelligent Edge 解決方案的墊腳石,也是一種令人印象深刻的方式,可以打動(dòng)您的朋友。你的開(kāi)發(fā)技能優(yōu)勢(shì)可以在使用云與天青Kubernetes服務(wù)。

Kubernetes集群是使用Raspberry Pi 4節(jié)點(diǎn)構(gòu)建的,并且功能非常強(qiáng)大。它已通過(guò)Python和C#Azure函數(shù),Azure自定義視覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí)模型以及NGINX Web服務(wù)器進(jìn)行了測(cè)試。

該項(xiàng)目構(gòu)成了《智能邊緣》系列四部分的基礎(chǔ)。

后續(xù)主題將包括:

將Python和C#Azure函數(shù)構(gòu)建,調(diào)試和部署到Raspberry Pi Kubernetes群集,并學(xué)習(xí)如何從Kubernetes托管容器訪問(wèn)硬件。

開(kāi)發(fā),部署和管理上邊緣智力與Azure的物聯(lián)網(wǎng)邊緣上Kubernetes。

dapr.io 入門,它是事件驅(qū)動(dòng)的可移植運(yùn)行時(shí),用于在云和邊緣上構(gòu)建微服務(wù)。

系統(tǒng)配置:

Kubernetes集群的設(shè)置是完全腳本化的,并且有據(jù)可查。

硬件組成部分:

· Raspberry Pi 4 Model B

· Raspberry Pi 3 Model B+

· Pimoroni Blinkt!

責(zé)任編輯:xj

原文標(biāo)題:親測(cè)神經(jīng)計(jì)算棒 PK 傳統(tǒng)筆電CPU:為邊緣計(jì)算而生,誰(shuí)更強(qiáng)?

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