图像识别方案板深入比较( 五 )_嵌入式AI主要用于图像识别和语音识别

鉴于这样的架构设计， Myriad 2 VPU芯片面积是6.5mm ，厚度1mm ，具体的性能则是可以48fps的帧率同时处理来自12个1300万像素摄像头的数据，以60fps拍摄4K视频自然也是毫无压力，功耗低于0.5W(台积电28nm HPC工艺) 。按照El-Ouazzane的说法，相比能够提供同等效果的GPU ， Myriad 2的功耗低了最少10倍。
深度学习框架方面，支持CaffeCaffe的全称是Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding ，是一个清晰、高效的开源深度学习框架，核心语言是C++ ，支持命令行、Python和Matlab接口，既可以在CPU上运行也可以在GPU上运行。同时也支持Google的TensorFlow 。所以C/C++、Python程序员可以快速切入深度学习的架构去工作。前面提到的Intel Movidius神经元棒，包括他们提供的免费NCSDK软件包，可以满足那些C/C++程序员、Python程序员轻松在WIN下直接开发AI软件，也可以在ubuntu下直接开发软件，很方便，而在嵌入式前端，同样也可以支持NCSDK软件包，熟悉Caffe和TensorFlow应该很快上手进行算法优化和设计。
而2017年推出的Movidius Myriad X(MA2485)将提供十倍于Myriad 2同样功率范围内深层神经网络(DNN)的性能。