Comments 16
Никому не нужная фигня версии 2. Цена не соответствует функциональности. Если бы стоила в десять раз меньше, то можно было бы подумать к чему приспособить, а так нет…
> обеспечивает 8-кратный прирост производительности в таких задачах, как классификация изображений и определение объектов.
Относительно чего? Есть какие-нибудь сравнительные тесты относительно современных карт Нвидиа например? И почему нет поддержки МакОС?
Относительно чего? Есть какие-нибудь сравнительные тесты относительно современных карт Нвидиа например? И почему нет поддержки МакОС?
На предыдущей версии нельзя было обучать модели, можно ли на этой это делать?
Думаю, что нет, т.к. в этом нет смысла. Эти штуки предназначены чтобы впихнуть предобученную нейросеть в какой-нибудь квадрик. Не для того, чтобы из них собирать кластер. (Я про эту не скажу, но прошлые и rapsberry pi прикидывал, топовая видеокарта уделывает такие кластеры по соотношению цена/производительность, цена/энергопотребление как детей.)
Основные характеристики устройства таковы:Производительность? Напишите, сколько опс и каких (типы данных).
Мозг сломал пока сообразил что это за зверек. Как отдельный донгл идея интересная, а если в виде платы расширения под pci? Или гибридное решение.
Про платы расширения — это предыдущий пост. Сейчас есть ускорители на FPGA, но они сильно дорогие.
Вполне себе полезный «ускоритель» для IoT устройств. Практический пример — позволяет распознавать объекты в видео потоке в режиме реального времени на Raspberry Pi 3.
Но я бы не стал его рассматривать как устройство для PC.
Но я бы не стал его рассматривать как устройство для PC.
Интересно, можно ли с помощью этого стика и Raspberry Pi 3 сделать автономного робота?
Sign up to leave a comment.
Intel Neural Compute Stick. Искусственный разум на флешке — 2