ネタで購入したMovidius Neral Compute StickをRaspberry Pi 3 Modelに搭載して、CaffeやTensorFlowを動かしてみました。

1. Movidius
NEURAL COMPUTE STICK
岡山AI自作の会
@keisuke_n
2018-01-10

2. 自己紹介
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@keisuke_n
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Webアプリケーション作ってる
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宇宙開発ウォッチャ
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ぷち鉄ちゃん
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トレッキー
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機械学習を機械学習中

5. 概要: 表向き
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USB 3.0スティック型
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低消費電力
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Caffe/TensorFlow互換アクセラレータ

6. 概要: ダークサイド
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メモリ付SoC
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数値計算アクセラレータ
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OpenCV(一部)アクセラレータ
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各種I/F
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GPIO (ただし使用するには改造が...)
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わりと美味しくいただけるマイコンボード

7. ハードウェア

8. ハードウェア
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Movidius 600MHz Myrid-2 SoC
– 128bit VLIW SHAVEベクトルプロセッサ x12
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FP1６/FP32/INT8/INT16/INT32
– RISC CPU x2
– 400Gbps 2MB オンチップメモリ
– L2 Cache
– Imaging/Visionアクセラレータ (OpenCV互換)
– SPI, USB3, I2C, LCD, CIF, UART, ETHERNET, …
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4Gbit LPDDR3 (512MB)

9. 動作環境 (母機)
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Ubuntu 16.04 (x86_64)
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Ubuntu 16.04 on VirtualBox
– USBデバイスがよく外れて不安定 (Windowsの場合)
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Raspberry Strech desktop (Raspberry Pi 3
Model B)
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1GB RAM以上のメモリ
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4GBストレージの空き

10. ソフトウェア
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NCS SDK
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Caffe, TensorFlow互換
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NCSに合わせて最適化して実行
– コンパイルされているらしい
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SDK Tools
– mvNCCompile, mvNCProfile, mvNCCheck
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Neural Compute API
– C/Python

11. インストール
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mkdir -p workspace
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cd workspace
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git clone https://github.com/movidius/ncsdk.git
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cd ncsdk
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make install
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注意点
– 推奨環境以外はビルド/動作しないことが多い

12. デモ

13. Caffeによる画像認識
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【Movidius™NCS＆RaspberryPi】リアルタイム物
体認識【TensorFlow】
– https://qiita.com/PonDad/items/1a500c05a607a18f
6384
– 3-4fps程度

14. YoloNCSによる画像認識
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Movidius で YOLO(Caffe) を試す方法
– https://nonnoise.github.io/MovidiusSetting/Sphinx/b
uild/html/rst/Yolo_Caffe_NCS.html

15. 感想
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思ったより動かすのは苦労する
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もうちょっとSoCの仕様を公開して欲しい
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性能(100GFlops)の割には安いとはいえない
– 10,800円(税込)
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多機能マイコンボードとしては安い
– 10,800円(税込)
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組込用途では結構面白いデバイス