Mini-PCIe-Karte für die Edge Objekte und Gesichter gleichzeitig erkennen

ICP Deutschland GmbH

ICPs Mustang-MPCIE-MX2-Karte eignet sich besonders für Low-Power-KI-Anwendungen.

Bild: ICP
14.08.2019

Mit der Mustang-MPCIE-MX2 erweitert ICP sein Angebot an KI-Beschleunigerkarten um eine Mini-PCIe-Einsteckkarten-Variante. Das Format soll es Systemintegratoren ermöglichen, kleine Embedded-PC-Systeme mit KI-Funktionalität für Deep-Learning-Inferenzsysteme aufzubauen.

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Die KI-Funktionalität wird durch zwei Intel Movidius Myriad X MA2485 Vision Processing Units (VPUs) zur Verfügung gestellt. Mit nur 5 W eignet sich die Mustang-MPCIE-MX2 besonders für Low-Power-KI-Anwendungen, ohne dabei Einbußen bei der Performance hinnehmen zu müssen.

Simultane Berechnungen durchführbar

Durch die Multi-Channel-Fähigkeit kann jeder VPU eine andere DL-Topologie zugewiesen werden. Somit lassen sich simultan Berechnungen durchführen und damit gleichzeitig beispielsweise Objekterkennung und Gesichtserkennung durchführen.

Mit der Kompatibilität zum OpenVINO-Toolkit von Intel lassen sich diverse KI-Trainingsmodelle direkt an der Edge integrieren. Das Toolkit soll dabei für eine verbesserte Performance des Trainingsmodells sorgen und die Skalierung auf das Zielsystem übernehmen. Durch die schnelle und verbesserte Integration profitieren laut ICP Entwickler, aber auch Kunden von geringeren Entwicklungskosten.

Kompatibel mit vielen Betriebssystemen und Architekturen

Die Mustang-MPCIE-MX2 ist kompatibel zu gängigen Linux-Betriebssystemen wie Ubuntu und CentOS, aber auch zu Windows 10. Unterstützt werden des Weiteren zahlreiche Architekturen und Topologien neuronaler Netzwerke, wie zum Beispiel AlexNet, GoogleNet, SqueezeNet und Yolo. Neben weiteren KI-Beschleunigerkarten bietet ICP auch Embedded-Systeme an, die zur neuen Mustang-MPCIE-MX2 passen.

Anwendungsbereiche und Applikationen

In folgenden Bereichen kann die Mustang-MPCIE-MX2-Karte zum Einsatz kommen:

  • Beschleunigung von Deep-Learning-Inferenz-Systemen

  • Objekterkennung

  • Gesichtserkennung

  • AIoT-Edge-Computer

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