Neural Compute Stick 2 Intel NCSM2485.DK Movidius

¡mas que una memoria USB, esto es un microcomputador que usa tecnología VPU de Intel® que Incluye 16 potentes núcleos de procesamiento (llamados núcleos SHAVE) y un acelerador de hardware de redes neuronales profundas dedicado para aplicaciones de inteligencia artificial y visión de alto desempeño, todo con bajo consumo de energía.

que puedo hacer con este stick?

• Comience a desarrollar rápidamente en Windows® 10, Ubuntu o macOS
• Desarrolle, ajuste e implemente redes neuronales convolucionales (CNN) en aplicaciones con bajo consumo de energía que requieren inferencia en tiempo real.
• Aprendizaje profundo
• Modelos pre-entrenados en Open Model Zoo
• Una biblioteca de funciones y kernels pre-optimizados
• Ejecución heterogénea en varios aceleradores de visión computarizada—CPU, GPU, VPU y FPGA—utilizando una API común
• Desarrolle sobre la base de marcos comunes y ejemplos de aplicaciones listos para usar
• Opere sin depender de la informática en nube
• Elabore prototipos con dispositivos de bajo costo como Raspberry Pi y otros dispositivos con tecnología ARM

Características:

• Procesador: Unidad de procesamiento de visión Intel® Movidius™ Myriad™ X
• Marcos compatibles: TensorFlow*, Caffe*, Apache MXNet*, Open Neural Network Exchange (ONNX*), PyTorch* y PaddlePaddle* a través de una conversión ONNX
• Conectividad: USB 3.0 Tipo A
• Dimensiones: 2,85 pulg. x 1,06 pulg. x 0,55 pulg. (72,5 mm x 27 mm x 14 mm)

Software compatible 

• Intel Distribution of OpenVINO toolkit
• Sistemas operativos compatibles:
  • Ubuntu 16.04.3 LTS (64 bits)
  • CentOS* 7.4 (64 bits)
  • Windows 10 (64 bits)
  • macOS 10.14.4 (o superior)
  • Raspbian (solo objetivo)
  • Otro (a través de la distribución de código abierto del kit de herramientas OpenVINO™)

Aplicaciones:

• Robótica
• Visión artificial
• Redes neuronales
• Inteligencia artificial

Por que elegir esta stick

Usa tecnología intel que esta a la vanguardia en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial que puedes integrar a equipos que ya tienes como computador de escritorio, raspberri Pi entre otras

Link de interés 

• Web fabricante
• Documentación
• Tutorial con raspberry Pi

Ejemplos de uso 

Vídeos de aplicaciones y tutorial