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Intel acelera la IA con el módulo Movidius Neural Compute Stick

  • IT User

Intel Movidius Neural Compute Stick

Con este lanzamiento, diseñado para desarrolladores de productos, investigadores y fabricantes, la compañía se ha propuesto democratizar el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje profundo.

Intel ha lanzado el módulo de informática neuronal Movidius Neural Compute Stick, un kit de inferencia de aprendizaje profundo basado en USB y acelerador de Inteligencia Artificial (IA), el cual aporta la capacidad de procesamiento de una red neuronal profunda dedicada a una amplia gama de dispositivos receptores externos. Diseñado para desarrolladores de productos, investigadores y fabricantes, este módulo, cuyo coste es de 79 dólares, busca reducir las actuales barreras al desarrollo, ajuste e implantación de aplicaciones de IA, ofreciendo la elevada capacidad de procesamiento de una red neuronal profunda dedicada en un módulo de tamaño reducido.

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Según la compañía, este lanzamiento se basa en el compromiso de Intel de ofrecer las herramientas de desarrollo y los recursos más completos para asegurar que los desarrolladores puedan equiparse de cara a una economía digital basada en IA. Ya sea para entrenar redes neuronales artificiales en la nube de Intel Nervana; optimizar para las cargas de trabajo emergentes, como la inteligencia artificial, la realidad virtual y aumentada o la conducción autónoma mediante procesadores escalables Intel Xeon; o ampliar las fronteras de la IA mediante la unidad de procesamiento de visión Movidius vision processing unit (VPU), Intel ofrece una extensa cartera de herramientas de IA, así como opciones para el entrenamiento y la implantación de la siguiente generación de productos y servicios basados en IA.

En palabras de Remi El-Ouazzane, vicepresidente y director general de Movidius, empresa propiedad de Intel: “La VPU Myriad 2, alojada en el interior del módulo Movidius Neural Compute, ofrece un rendimiento elevado a la vez que eficiente, con más de 100 gigaflops y un consumo de 1W, permitiendo utilizar redes neuronales profundas en tiempo real directamente desde el dispositivo. Esto permite implementar una amplia gama de aplicaciones de IA offline”, afirma el directivo.

Según la compañía, el desarrollo de la IA se compone de dos etapas fundamentales. La primera consiste en entrenar a un algoritmo mediante grandes conjuntos de datos utilizando técnicas modernas de aprendizaje automático; mientras que en la segunda se usa el algoritmo en aplicaciones finales encargadas de interpretar datos reales. Esta segunda etapa se conoce como “inferencia” y, aplicada de forma externa o nativa desde el dispositivo, aporta numerosos beneficios en términos de latencia, consumo y privacidad.

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