Intel presenta la VPU Movidius Myriad X

Myriad X è il primo System-on-a-Chip dotato di un motore di elaborazione neurale dedicato, pensato per liberare la potenza dell’intelligenza artificiale alla periferia della rete

Intel presenta oggi l’unità di elaborazione visiva (VPU, Vision Processing Unit) Movidius™ Myriad™ X, che costituisce un ulteriore avanzamento nel portafoglio Intel di soluzioni di intelligenza artificiale (AI) end-to-end per offrire ad una vasta gamma di categorie di prodotti, tra cui droni, robotica, videocamere intelligenti e realtà virtuale, maggiore autonomia.

Myriad X è il primo 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 senza rinunciare all’accuratezza, 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[1] 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 ideali per le soluzioni di dispositivi autonomi, ed è in grado di offrire prestazioni complessive di oltre 4 TOPS[2]. Oltre al Neural Compute Engine, Myriad X combina in modo unico imaging, elaborazione visiva e inferenze del deep learning in tempo reale grazie a:

  • Processori vettoriali VLIW programmabili a 128 bit: eseguono simultaneamente molteplici flussi di imaging e applicazioni visive con la flessibilità dei 16 processori vettoriali ottimizzati per i carichi di lavoro della visione artificiale.
  • Un maggior numero di linee MIPI configurabili: collegano fino a 8 videocamere RGB con risoluzione HD direttamente a Myriad X con le 16 linee MIPI comprese nel ricco set di interfacce, per supportare fino a 700 milioni di pixel al secondo di throughput di elaborazione del segnale delle immagini.
  • Acceleratori di visione ottimizzati: utilizzano oltre 20 acceleratori hardware per eseguire attività quali flusso ottico e profondità stereoscopica senza introdurre un ulteriore carico di elaborazione.
  • 2,5 MB di memoria on chip omogenea: l’architettura di memoria on chip centralizzata consente fino a 450 GB al secondo di larghezza di banda interna, riducendo al minimo la latenza e il consumo energetico minimizzando il trasferimento dei dati off chip.

Myriad X rappresenta la più recente generazione delle VPU Movidius™, appositamente 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: (1) un array di processori vettoriali VLIW programmabili con un set di istruzioni orientato ai carichi di lavoro di visione artificiale e deep learning; (2) una serie di acceleratori hardware che supporta elaborazione del segnale delle immagine, visione artificiale e inferenze di deep learning; e (3) un fabric di memoria intelligente, facilmente accessibile, che minimizza il movimento dei dati sul chip.

 

Per ulteriori dettagli su Movidius, una società di Intel, consultate la pagina https://newsroom.intel.com/movidius.

[1] Bilioni di operazioni al secondo (TOPS). Prestazioni massime basate sul throughput di elaborazione in virgola mobile di picco del Neural Compute Engine.

[2] Calcoli architetturali basati sulle massime prestazioni di operazioni al secondo per tutte le unità di calcolo.

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