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ジョンディア D125 自走式 芝刈り機 使用時間23h john deere
700,000円
【送料無料】『山口秋穂の活き車えび』500g(車海老・クルマエビ・くるまえび)
9,200円
ランブレッタ 当時物 バナー ベスパ フィアット アルファロメオ フェラーリ
15,900円
1/6ハーレーダビットソン FLHRCI ロードキングクラシック
64,900円
スパークリングワイン カルディ 750ml
1,280円
ミヤタ リッジランナーアルフレックス ロードバイク MTB 自転車
16,000円
200系ハイエース用オーバーフェンダー
8,000円
Windowsタブレット 東芝 dynabook Tab S80 中古品
9,880円
LUNOR ルノアー COMBI Mod.96 AS アンティークシルバー マットブラック コンビネーション サーモントブロー スティーブ・ジョブズ A1238
42,800円
新品未開封 同梱可能 メザスタ ダブルチェイン5弾 スペシャル コナミ限定 ブラックキュレム ポケモン ポケットモンスター KONAMI
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Movidius Neural Compute StickMovidiusのNeural Network Compute Stickにより、高価で大量の電力を消費するスーパーコンピュータハードウェアを必要とせずに、ディープニューラルネットワーク開発が可能になります。単純にMovidiusスティックの100 Gflopsの演算力でディープニューラルネットワークのプロトタイピングとチューニングを行います。クラウド接続は要りません。USBスティック形状なのでホストコンピュータに簡単に接続できます。必要な演算性能はオンボードMyriad-2ビジョンプロセッシングユニット(VPU)が賄います。Myriad-2は、12基のVLIW (Very Long Instruction Word)プロセッサにより高効率の並列処理を実現します。並列スケジューリングはプログラムのコンパイル時に決定されるため、実行時にプロセッサはスケジューリング処理から解放されます。
特長 Movidius 600 MHz Myriad-2 SoC (128ビットVLIW SHAVEベクトルプロセッサ x 12基搭載)
転送速度400 Gbpsのオンチップメモリ2 MB搭載
FP16、FP32、及び8、16、32ビット精度の整数演算をサポート
すべてのデータ通信と給電をホストPCのUSB 3.0ポート1つで対応
クラウド接続を使用しないリアルタイムオンデバイス推論
既存のCNNモデル又は独自の学習を施したネットワークを手早く展開
適切なハブを使用し、複数のMovidius StickをホストPCに接続してネットワーク化
寸法: 72.5 x 27 x 14mm
コンパイルCaffeベースの学習済みCNN (Convolutional Neural Network)を、オンボードMyriad-2 VPU向けに最適化された組み込みニューラルネットワークに自動的に変換します。このSDKは、TensorFlowもサポートしています。