定價:
$3069
會員價:
$2750

產品編號:
NCSM2485.DK
商品品牌:
Intel
適用機型:
Intel Movidius Myriad X VPU為基礎的嵌入式裝置
商品規格:
請參閱商品規格
商品材質:
提供顏色:
藍色
內容物:
請參閱商品規格
瀏覽次數:
812
顏色:
數量:
付款方式:
信用卡 / ATM轉帳 / 貨到付款 / 月結
運費:

.處 理 器 :英特爾 (Intel) 系列 Intel Movidius Myrail X 視覺處理器 (VPU)

.規  格:接口類型 USB 3.0 Type-A 端口

.操作系統:安裝 Ubuntu 16.4 LTS (64位元),CentOS 7.4 (64位元),Win 10 (64位元) 的 Intel 平台電腦

.特  性:支持 Intel OpenVINO 平台

.尺  寸:72.5 x 27 x 14mm

.工作溫度:0° - 40°C

.內 容 物 :神經運算棒 2 *1、說明書*1

注意:NCAPI2.x 不兼容 NCAPI1.x

注意:此標示之價格均為未稅價

Intel® Movidius™神經運算棒 2

Intel® Neural Compute Stick 2由Intel™ Movidius™ X VPU驅動提供業界領先的性能、瓦數和功率。NEURAL COMPUTE支持OpenVINO™,這個工具套裝可加速解決方案開發和簡化部署。Neural Compute Stick 2提供隨插即用的簡便性、支持通用框架及開箱即用的樣本應用。 使用任何具有USB連接埠的平台製作原型及無需雲端計算應用運行。Intel NCS 2提供每秒4兆運行,性能是前代產品的8倍。

 

規格

  • 處理器:Intel® Movidius™ Myriad™ X 視覺處理器 (VPU)
  • 支援的框架:TensorFlow* 和 Caffe*
  • 連線性:USB 3.0 A 型
  • 尺寸:5 毫米 x 27 毫米 x 14 毫米
  • 操作溫度:0°C 至 40°C
  • 相容的作業系统:Ubuntu* 16.04.3 LTS(64 位元)、CentOS* 7.4(64 位元)、Windows® 10(64 位元)

 

特性

  • 大幅提升生產力
    • 以低成本提供多樣化的硬體處理能力,可縮短原型設計或調校神經網路的時間
    • 提供比原有Intel Movidius神經運算棒更為強化的硬體處理能力
    • 運用16核心取代12核心,加上專用的深度神經網路加速器 – 神經計算引擎
    • 深度神經網路推理效能最高可提升8倍,具體視網路情況而定
    • 以可負擔的成本加速深度神經網路應用
    • 改變AI開發套件的使用體驗
    • 即插即用的簡易性
    • 可負擔的價格
    • 支援通用框架並提供開箱即用的快速開發

 

  • 探索效率
    • 優異的每瓦效能將機器視覺提升至全新境界
    • 在「邊緣」執行,無需倚賴雲端計算連線
    • 在筆電、單板電腦或具備USB連接埠的任何平台上均能進行深度學習原型設計
    • 輕鬆取得且價格實惠 – 運用更高的每瓦效能與高效率的無風扇設計
    • 結合Intel® Movidius™ Myriad™ X VPU與Intel® Distribution of OpenVINO工具套件的硬體最佳化效能,加速深度神經網路應用
    • 同級產品中首度採用專屬硬體加速器 – 神經計算引擎
    • 16個強大的SHAVE處理核心加上傳輸速率超高的智慧記憶體架構,使Intel Movidius Myriad X VPU成為裝置深度神經網路與電腦視覺應用的業界領先產品
    • 晶片內建全新深度神經網路 (DNN) 推理引擎

 

  • 更簡易且適用於原型設計的多樣化功能
    • Intel Distribution of OpenVINO工具套件可簡化開發流程
    • 在Intel神經運算棒2上進行原型設計,然後將您的深度神經網路部署至以Intel Movidius Myriad X VPU為基礎的嵌入式裝置
    • 簡化原型設計的作業方式
    • 將工作負載延伸至Intel硬體並發揮最大效能
    • 強大的Intel Distribution of OpenVINO工具套件讓您更容易移植與部署模擬人類視覺的應用程式與解決方案
    • Intel Distribution of OpenVINO工具套件可簡化多平台電腦視覺解決方案的開發作業,並提升深度學習效能
    • 現在更容易開發可執行各種Intel加速技術套件的應用程式。開發一次即可部署於Intel CPU、VPU、整合顯示卡或FPGA。
    • 如有需要,使用者可實作自訂的層級以在CPU上執行,並且在VPU上執行模型的其餘部分

 

Intel原廠技術支援:https://www.intel.com.tw/content/www/tw/zh/support/products/140109/boards-and-kits/neural-compute-sticks/intel-neural-compute-sticks/intel-neural-compute-stick-2.html

 


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