神经计算棒（Neural Compute Stick, NCS）是英特尔公司针对神经计算的开发工具，它是一款低功耗、高性能的快速推理设备，能够提供低延迟的实时性能，并完美地与深度学习框架相适配。
神经计算棒主要通过 USB 接口连接到个人电脑或者其他一些设备上，可用来加速神经网络推断的过程。它可以让用户在本地实现深度学习模型的推断，同时避免因网络限制而出现的延迟问题。
神经计算棒通过在内部芯片中嵌入深度神经网络（DNN）模型，利用硬件加速器对神经网络算法进行优化，从而加速模型的推断过程。在推断的过程中，神经计算棒使用图像数据或视频流等输入数据，以及与模型中的训练数据相关的权重集合。
神经计算棒的核心芯片集成了英特尔的自适应加速器引擎（MA2）技术，能够在推断过程中实现高效能的计算加速和高度并发的处理。此外，神经计算棒还可以通过英特尔的深度学习软件工具包（Intel’s Deep Learning Software Toolkits）构建神经网络模型，或者使用已经训练好的模型进行推断。
神经计算棒由于其高性能、低功耗、小巧的特点，被广泛应用于各种领域。
在智能安防领域，神经计算棒可以用于对图像和视频进行实时识别和分析，如人脸识别、行人识别、车牌识别等。
在智能家居领域，神经计算棒可以用于实现语音控制和人体姿态识别等应用。
在智能医疗领域，神经计算棒可以用于医学图像处理、医疗数据分析等应用场景。
神经计算棒具有高性能、低成本、普适性强的优势。相较于传统的CPU和GPU，神经计算棒能够大幅降低计算成本和功耗，并且速度非常快。
随着人工智能技术的不断发展和应用的广泛推广，神经计算棒未来的发展前景非常广阔。预计在未来几年内，神经计算棒将成为推动人工智能发展和应用的重要驱动力之一。
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