Après le rachat par Intel en septembre de Movidius, une boite spécialisée dans l'apprentissage automatisée, on pouvait d'ores et déjà se douter que du matos spécialisé aller arriver. Le géant bleu, fort de son expérience en bizarreries USB, en a profité pour sortir le Neural Compute Stick : une sorte de rig de minage USB spécial Machine Learning. Cette dernière permet de sortir 100 GFLOPS pour un consommation non communiquée (mais certainement inférieure à 4,5W, standard maximum pour l'USB 3.0 annoncé), c'est du costaud quand même ! La dissipation est effectuée sans pièces mécaniques, en même temps il serait difficile de les caser dans ses mensurations de 72.5x27x14 mm. Le bouzin s'inscrit dans une catégorie de puces toute récente : les VPU, pour Vision Processing Unit.

À noter qu'il sera possible de relier plusieurs modules ensemble si le besoin s'en fait sentir.

 

 

Niveau software, on se retrouve avec caffe ou plutôt caffe, un framework de développement de deep learning sous license BSD. Il pourrait s'agir d'une solution très avantageuse couplée à un Raspberry ou équivalent afin de booster un projet à base de machine intelligente mobile nécessitant des annalyses poussées d'images. On pense notamment aux voitures autonomes et autres systèmes de surveillance, qui pourraient à terme bénéficier de série de ce genre d'appareil, en version pré-entrainée bien sûr.

 

Cependant, contrairement à ce que la vidéo de présentation laisserait penser, le site officiciel ne fait mention que du suport des machines x86 en 64 bibites èquipées au minimum de 4 Go de RAM et d'un petit Go d'espace disque disponible ; mais il ne s'agit peut-être que de la configuration nécessaire pour l'entrainement des neurones et non leur simple utilisation.

Tout le monde se demande alors si Intel a profité de l'occasion pour mieux tester ses puces ! L'information n'est pas communiquée, mais avec un prix contenu annoncé à 79$, nul doute que cette petit clef saura s'ouvrir bien des portes.

 Après avoir racheté Movidius en septembre, Intel propose désormais des modules de calcul basés sur des réseau de neurones au format USB. 

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