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布局邊緣運算 英特爾鎖定視覺應用

文‧侯冠州 發布日期:2018/06/13 關鍵字:IntelDeep Learning電腦視覺OpenVINOVPU

視覺應用商機潛力大,看好此一市場商機,半導體大廠英特爾(Intel)的邊緣運算布局戰略將先鎖定視覺應用,除了提供整合式繪圖晶片(Graphics)、Intel FPGA、Intel Movidius視覺處理器(VPU)等硬體外,近期更發布新款視覺推論與類神經網絡最佳化工具套件—OpenVINO,以加快網路邊緣環境開發各種高效能電腦視覺及深度學習推論(Inference)等應用。

英特爾透露,根據近期產業報告估計,2023年全球電腦視覺市場規模將成長到173.8億美元;視訊分析市場規模預估到2022年將成長至111.7億美元,而深度學習(Deep Learning)營收則估計會從2016年的6.55億美元成長至2025年的350億美元。

英特爾物聯網事業群全球視覺運算總監Todd Matsler表示,電腦視覺應用正快速成長,特別在AI應用方面,像是辨識生產線產品瑕疵、零售業庫存管理、遠端判斷設備維修需求、以及城市與機場的公共安全等。然而,這些案例都使用高解析攝影機,產生龐大數據量,並且須加以匯整與分析;而要處理高畫質視訊,必須在網路邊緣快速分析龐大數據,並即時做出反應,再把相關聯的情資以非同步的方式傳到雲端。因此,企業如要有效率地處理視訊數據,必須採用適合的解決方案。

為此,英特爾採用軟硬兼施的策略,不僅推出一系列的可擴充硬體與軟體解決方案,包括繪圖晶片、VPU,也於近期發表新款OpenVINO工具套件。該產品可結合英特爾旗下處理器、FPGA架構、視覺處理器VPU等硬體運算模式,搭配開放電腦視覺與影像處理工具OpenCV、電腦視覺API標準OpenVX,以及深度學習編譯器nGraph,或是市場主流學習框架TensorFlow、MXNet、Caffe等,藉此快速將電腦視覺應用在物聯網設備。

Matsler說明,OpenVINO支援從網路邊緣到雲端的視訊分析與深度學習,讓開發者能輕易布建深度學習推論與電腦視覺解決方案;而OpenVINO加入英特爾視覺產品線後,將使該公司的視覺解決方案從網路邊緣涵蓋到網路與雲端。目前OpenVINO是先應用於英特爾的各式處理器上,待其達到最好的處理效果後,英特爾會將OpenVINO作為開源軟體(Open Source),供使用者下載,讓OpenVINO也能應用在其他廠商的處理器。

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