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IoT & Redes   Intel investe na Inteligência Artificial com Myriad X
A Movidius Myriad X é a nova Unidade de Processamento de Visão (VPU) da Intel, criada para alcançar performances mais autónomas em equipamentos como drones, câmaras inteligentes e dispositivos de RV 29-08-2017



A Intel identifica a Myriad X como o primeiro Sistema sobre Chip (SoC) do mundo que integra um Neural Compute Engine dedicado de modo a acelerar as conclusões da aprendizagem profunda a nível local.

O Neural Compute Engine é um bloco de hardware sobre chip concebido especificamente para utilização em redes neurais profundas de alta velocidade e baixo consumo, sem que isso afete a sua precisão, para permitir aos dispositivos ver, entender e responder aquilo que os rodeia, em tempo real. Deste modo, a arquitetura da Myriad X é capaz de proporcionar 1 TOPS (biliões de operações por segundo — trillion operations per second) de rendimento informático nas deduções de redes neurais profundas.

Com a capacidade de oferecer um rendimento total de mais de 4 TOPS, o tamanho reduzido e o processamento incorporado tornam-se ideais para soluções de dispositivos autónomos. Além do Neural Compute Engine, a Myriad X combina o processamento visual, imagens, e as conclusões de deep learning em tempo real com processadores vetoriais VLIW programáveis de 128-bit, isto é, capazes de correr múltiplas aplicações de imagens e de visão em simultâneo com a flexibilidade de 10 processadores vetoriais otimizados para workloads de visão.

Esta nova VPU permite ainda a conexão com câmaras de mais de 8 HD de resolução RGB, com 16 faixas MIPI incluídas no seu conjunto de interfaces, para suportar mais de 700 milhões de pixels por segundo de rendimento de processamento de sinal de imagem.

Com recurso a mais de 20 aceleradores de hardware, a Myriad X permite realizar tarefas como o fluxo ótico e a profundidade estereoscópica, sem adicionar uma carga informática adicional. A arquitetura de memória sobre chip centralizada permite até 450 GB por segundo de largura de banda interna, minimizando a latência e reduzindo o consumo energético ao minimizar também a transferência de dados fora do chip.





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