【大联大世平Intel®神经计算棒NCS2试用体验】0.开箱帖

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` 本帖最后由 jackeyt 于 2020-7-27 22:17 编辑

0、背景

自从深度学习火起来之后，Nvidia GPU大卖。因为可以做神经网络的训练(Training)，搭配CUDA享用，不亦乐乎。但不是所有设备上都可以装GPU的。GPU耗电多，产热多，想装在手机、智能摄像头这种地方还是差了点。好在神经网络也不是要一直训练的。神经网络真的要用的时候只用它的推理(Inference)部分。推理时不需要更新权重(update weights)，只出结果就好了。所以码农们在开发软件时把神经网络训练好了，封装到软件里拿出来卖就是了。

在这种背景下，各大公司纷纷推出了不同的神经网络加速器(Neural Network Accelerator)，意在在比较低的运行功率下，能加速神经网络的推理运算，达到“多快好省”的目的。目前一些比较有代表性的产品有：谷歌的边缘张量处理器(Google Edge TPU)，开头提到的英特尔NCS2，英伟达的Jetson系列，等等。
笔者有幸最近在嵌入式AI端经常有玩相关的开发板及加棒器，如微芯微的AI加速棒、Google的TPU加速棒、地平线的X3（5Tops算力）等，下文还有这几家方案的对比。

1、简单开箱

打开快递盒子就是包材、说明书、NCS2计算棒。非常简明，如下图所示：

来张特写：

2、与瑞芯微RK1808AI计算棒简单对比

适逢笔者手上还有瑞芯微的RK1808S——AI加速棒，将两者放入进行对比，岂不美哉？

NCS2(Neural Compute Stick 2)顾名思义，是用来计算神经网络的一个加速棒，而且是第二代。它其实外形像一个U盘一样。通体英特尔蓝。

基本造型都是：混身蓝色的U盘加上两侧布满的散热孔：

两个“小蓝”对比：

3、简单介绍

在北京举办的首届AI开发者大会上，Intel正式推出了身材依然只有U盘大小的第二代神经计算棒(NeuralComputeStick2/NCS2)，可让开发者更智能、更高效地开发和部署深度神经网络(DNN)应用，满足新一代智能设备的需求。

新一代计算棒仍然类似U盘造型，尺寸只有72.5×27×14毫米，通过USB3.0Type-A接口插入主机，兼容64位的Ubuntu16.04.3、CentOS7.4、Windows10操作系统。

NCS2内置了最新的IntelMovidiusMyriadXVPU视觉处理器，集成16个SHAVE计算核心、专用深度神经网络硬件加速器，可以极低的功耗执行高性能视觉和AI推理运算，支持TensorFlow、Caffe开发框架。按照Intel给出的数据，NCS2的性能比之前的Movidius计算棒有了极大的提升，其中图像分类性能高出约5倍，物体检测性能则高出约4倍。

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bm · 2020-7-31 17:27:33

非常有用啊

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