あの「Intel Movidius Myriad VPU」を採用!!

まだ知らないの!? UP square + AI Coreでディープラーニング推論を学べ!

「UP AI Core」とは何か?

　そして、ここでとりわけ注目したい点は、UP2（UP Square）がmini PCIeスロットを備えていることだ。このスロットには、深層学習専用のアクセラレーター製品「UP AI Core」を搭載できる。

　UP AI Coreは、旧Movidiusが開発し、現在はIntelが手がけている深層学習用アクセラレーター「Intel Movidius Myriad VPU」を搭載する製品だ。

「UP AI Core」。ヒートシンクで隠れているが、「Intel Movidius Myriad 2 VPU 2450」を採用している

天面および底面。サイズは51×30mm。実物を手に取ると、スペックの数値以上に小さく感じ出る

UP AI CoreをUP2（UP Square）のmini PCIeスロットに装着した状態

　Movidius Myriad VPUは、2基の汎用32ビットCPUと、VLIW仕様の12基の「SHAVE Vector Processor」、ハードウェアベースの画像処理プロセッサーを集積したLSIである。SHAVE Vector Processorは深層学習に最適化されており、センサーやカメラから取り込んだ環境データから、深層学習を用いて推論を高速に実行できる。エッジコンピューティング用として最有力の存在で、圧倒的なシェアを持つ大手ドローンメーカーDJIのミニドローンでも採用済みなど、実績は十分なものだ。

　UP2（UP Square）とUP AI Coreを組み合わせることで、深層学習を用いたIoT機器を用意に開発できるだろう。そこで次回は、実際にUP2とUP AI Coreを用い、画像を使った深層学習の実例を示していこう。

AAEON「UP AI Core」の主なスペック
SoC	Intel Movidius Myriad 2 VPU 2450
対応フレームワーク	TensorFlow、Caffe
フォームファクター	Mini PCI-Express
サイズ	51×30mm
対応OS	Ubuntu 16.04TLS（x86_64）以降
対応ハードウェア環境	mPCI-Eスロット搭載、1GB以上のメモリー、空き容量4GB以上のストレージ

（提供：V-net）

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