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製品詳細

TANK AIoT 開発キット TANK-870AI

Intel® OpenVINO™ Toolkit 搭載済み
第6世代以降Intel Core i5,7
Q170 チップセット
DDR4メモリ
内部電源コネクタ(増設ボードに電源供給可)
OS: Ubuntu 16.04.3LTS(64bit) 搭載済み
Intel® OpenVINO™ ツールキット
• Intel® Deep Learning 開発キット
ー Model Optimizer :モデル最適化
― Inference Engine :推論エンジン”
• Optimized computer vision ライブラリ
• Intel® Media SDK
• OpenCL グラフィックドライバーとランタイム

◆ TANK-870AI-i5/8G/2A-R10   ◆ TANK-870AI-i7/8G/2A-R10

セットアップ方法
1.システムを用意
― CPU:第6~第8世代 Core i
― メモリ:DDR4 8GB
― HDDあるいはSSD
2.OSをダウンロード(現在はLinux Ubuntu)
3.OpenVINO(Open Visual Inference & Neural Netwoek Optimization)  ツールキットをダウンロード

 

Open VINO ツールキット (各種アクセラレータの性能を十分に引き出します。)
Open Visual Inference & Neural Network Tool Kit(オープン画像推論エンジンとニューラルネットワーク)は、
CNN(convolutional neural network,畳みこみニューラルネットワーク)を基にしています。
ツールキットはIntel社のハードウェアを拡張し性能を最大限にします。
このツールは、搭載されているCaffe、MXNET、TensorFlowの様なデーィプラーニングモデルをIR(中間表現)バイナリーファイルに変換します。
IRの最適化それから推論エンジンを実行させます。そのエンジンは、異なるプロセッサーの間、CPU,GPU,Intel Movidius とFPGA間で動作します。
学習モデルだけでは、AIのアプリケーションは、完成しません。リアルタイムなエッジ デバイスの開発が最も重要です。
FPGAタイプアクセラレータ Mustang-F100-A10、他
低消費電力、低レイテンシーなので、リアルタイム処理、監視、店頭販売、医療機器、マシーンビジョンの様なアプリケーションに適しています。
エッジにおけるアプリケーションは、できるだけ消費電力を抑え、リアルタイムの処理が必要になります。
従い、ローカルで、AIを使うことがエッジには必要になります。
VPUタイプ アクセラレータ Mustang-V100-MX8
画像処理には性能を発揮しやすい。
監視、リテール、輸送などのアプリケーションに適している。DNNトポロジーを採用。