圖片來源:TechCrunch。
最近Movidius芯片的出場率越來越高了。DJI最新無人機的迴避障礙功能、FLIR最新温度攝像頭自動識別火災中的人——這些都是通過神經網絡的深度學習實現的。公司還與Google簽訂了合同,將芯片融入一個未公佈的神祕產品中。現在,這家芯片製造商出了個新產品,據稱可以將強大的深度學習帶給任何人:一款名為Fathon神經計算棒的USB。
Fathon配有Myriad 2MA2450 VPU,搭配512MB的LPDDR3 RAM。之前説到的DJI和FLIR產品就是裝配了Myriad 2芯片,可以同時搞定許多進程。因為它是專門為此設計的——架構與GPU和CPU非常不同,它不需要很大的電量就能提供很大的能量。他可以搞定最高150 gigaFLOPS(一個gigaFLOPS代表每秒10億次浮點操作),只耗費不超過1.2瓦的電量。
圖片來源Engadget
與Tegra的深度學習方法不同的是,Fathom不是一個單獨的系統。這個概念是,你用USB 3.0接口將它插入任何運行Linux的系統,就能得到“20-30倍的神經計算運行提升”。你可以用Fathom來快速做出神經網絡原型,一旦你準備好行動,就能獲得大得多的計算力。
當然,這是神經網絡,所以這並沒有那麼簡單。Fathom接受Caffe和TensorFlow定義的網絡(兩個在深度學習領域很流行的框架)以及它們的數據庫。你需要使用一個Movidius工具來在Myriad 2芯片上執行網絡,它會自動運行並獲取電量。乍一看這挺像CUDA和cuDNN(NVIDIA將神經網絡交給圖像卡的系統)。但是,Fathom的亮點在於,當你手頭沒有華麗麗的昂貴圖形卡和處理器,你就還是可以使用人工智能。
Fathom是個特別的設備。如果你試過使用馬力不足的機器來跑即使是基礎的神經網絡,你會發現,慢死了。目前,最好的方式是基於雲的系統,使用遠方的計算能力。能夠給一個常規筆記本電腦增加一個不錯的計算能力,這能大大降低打造一個神經網絡的成本。
圖片來源:TechCrunch。
從本質上來説,這意味着插入Fathom的設備可以認知性地、或者説智能地產生迴應,基於它在攝像頭所見的內容(通過計算視覺)或者它從另一個來源處理的數據。
除了計算棒本身,Movidius還打造了一個名為“Fathom深度學習軟件框架”的軟件,讓你可以優化和編譯算法,能用超低電量在Myriad 2上運行。例如在計算視覺裏,Movidius説它可以每秒運行16個圖像,在最高馬力運行也只使用一瓦電量。另外,還有很多認知領域可以應用。
但是Fathom的潛力還遠不止這些。在機器人、無人機和創客領域都能大顯身手。例如説,你可以給無人機的攝像頭編入程序,可以識別着陸地面是否平穩、紮實。又例如,將Fathom街上Raspberry Pi,你可以給GoPro加入非常高級的計算機視覺能力。如果你腦洞再大一點,還能想到更多智能、小型、低耗能的實際應用:智能飛行、能感知情況的安全攝像頭、更小的自動駕駛設備、新級別的語音識別。大小和電量的因素,還讓可穿戴和VR等互動性裝備都可以應用(雖然不是直接插USB,但是可以找到其他融入的方式)。由於計算機視覺是支持AR的關鍵之一,以極小耗電量增強計算機視覺能力,我認為這種硬件可以在該領域內有很多發展可能。公司長遠的目標,當然是説服更多的製造商將Myriad芯片加入到他們的設備中,但是Fathom這樣的神器是非常重要的一步。
圖:DJI的障礙迴避功能是由Fathom同樣的芯片支持。圖片來自Engadget。
這在AI圈子裏獲得了積極反響。Facebook的人工智能負責人Yann LeCunn博士説,他“一直希望可以有類似Fathom這樣的東西…有了Fathom,每個機器人,不管大小,現在都可以有最尖端的視覺能力。”不過,Google的AI技術領導人Pete Warden説“要在設備內調試和運行這些複雜的神經網絡,Fathom還有很長的路要走。”
除了公司已經在合作的Google、FLIR等大客户以外,中小型企業也可以為自己的項目獲得更強的計算能力,Fathom作為一個附加模塊可以為他們打開新的市場空間。
目前公司有1000件設備,免費送給符合標準的客户和研究員。雖然一些機構正在簽收他們的Fathom,這款設備在第四季度之前還不會公開發售。現在還沒有固定價格,但是據稱,價格會在100美元以內。
所以幾百人民幣就能獲得的人工智能計算視覺,你,不來一發嗎?
via Engadget & TechCrunch
資料來源:雷鋒網
作者/編輯:逸炫
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