神经计算棒是什么样的 神经计算棒外形特点介绍

1、神经计算棒简介

神经计算棒（Neural Compute Stick）是英特尔公司推出的一款深度学习神经网络计算设备，它采用USB接口，主要用于物体识别、人脸识别、语音识别等人工智能领域，目前已经推出了两个版本，分别是NCS1和NCS2。

神经计算棒通过追求高效、低功耗的设计，集成了较多数量的专门用于神经网络处理的处理器，使其在机器学习方面的性能十分出色，减少了在模型训练、数据传输、推理等方面的繁琐配置，并可以在无需互联网的情况下完成复杂的神经网络处理。

2、神经计算棒的性能参数

神经计算棒以其超强的性能优势得到了行业的广泛认可。NCS1采用了Movidius Myriad 2 VPU，NCS2采用了Movidius Myriad X VPU，具体参数如下：

（1）NCS1：

算力：100 GFLOPs

运行频率：600 MHz

连接接口：USB 3.0

功耗：1 W

（2）NCS2：

算力：1 TOPS

运行频率：1050 MHz

连接接口：USB 3.1 Gen1

功耗：2.5 W

可以看出，NCS2相对于NCS1在性能上有了质的飞跃，可以同时处理更加复杂的神经网络模型。

3、神经计算棒的应用场景

神经计算棒具有高效、便携、低功耗等优势，适用于许多智能终端场景。常见的应用场景包括：

（1）物体检测：用于LoT、智能家居等领域，比如车载场景中的行人检测和路标识别。

（2）人脸识别：在安防、门禁等场景中广泛应用，持续跟踪人脸，快速识别身份。

（3）语音识别：适用于智能音箱、智能手机、人机交互等场景。

（4）智能零售：用于商品识别、库存管理等方面，提升零售业务效率。

4、神经计算棒的使用方法

神经计算棒的使用非常简单，只需要按照以下步骤操作即可：

（1）将神经计算棒通过USB接口连接到PC上。

（2）下载并安装OpenVINO toolkit（英特尔推出的深度学习开发工具包）。

（3）选择适合自己的神经网络模型，并将其转化为IR文件（Intermediate Representation）。

（4）使用OpenVINO toolkit中的Model Optimizer将IR文件转换为神经计算棒可识别的格式。

（5）编写代码，通过OpenVINO的API实现神经计算棒的调用，进行模型推理。

总体来说，神经计算棒用起来非常方便，而且能够满足大部分深度学习模型的需求。