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RS Components anuncia la disponibilidad del nuevo Intel® Neural Compute Stick 2 que ofrece un aprendizaje más profundo y rápido del desarrollo IoT

La última versión del dispositivo de computación neuronal de Intel ofrece un acceso fácil a las capacidades de deep-learning de alto rendimiento y bajo consumo para aplicaciones IoT integradas

RS Components ha presentado el Intel® Neural Compute Stick 2 (Intel® NCS 2) un pequeño acelerador sin ventilador y muy asequible para redes neuronales profundas (DNN) y visión por ordenador.

Adecuado para investigación en universidades y expertos en datos, este dispositivo es ideal para todos los desarrolladores e ingenieros que quieran integrar funciones de visión por ordenador y de inteligencia artificial (IA) en las aplicaciones de Internet de las cosas (IoT). Disponible en un cómodo formato USB, el dispositivo ofrece una gran versatilidad a los usuarios, permitiendo el desarrollo de prototipos de aprendizaje profundo en un portátil o equipo con interfaz USB.

Al igual que su predecesor, el Intel® Movidius™ Neural Compute Stick, que se presentó en 2017, el Intel NCS 2 se basa en la Unidad de procesamiento de visión (VPU) Intel® Movidius™. Sin embargo, incorpora la última versión —el Intel® Movidius™ Myriad™ X VPU— que cuenta con un acelerador de hardware para inferencia DNN.

El Intel NCS 2 se convierte además en una herramienta muy versátil de desarrollo y creación de prototipos cuando se combina con el Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit, que ofrece soporte para aprendizaje profundo, visión por ordenador y aceleración de hardware para la creación de aplicaciones con una capacidad de visión semejante a la de las personas. La combinación del Intel NCS 2 y del Intel Distribution of OpenVINO toolkit permite acelerar el ciclo desde el desarrollo a la implantación: las DNN entrenadas en prototipos en la unidad de computación neuronal pueden transferirse a un dispositivo o sistema integrado basado en un Intel Movidius VPU con mínimos o ningún cambio de código. El Intel NCS 2 también es compatible con las populares bibliotecas de software de código abierto para DNN Caffe y TensorFlow.



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