想画个板子。发现资料其少

上周尝试了配置movidius第二代计算棒在树莓派上的使用。 目前成功在电脑端配置了openvino在电脑端的使用，并且成功让生成的计算图在树莓派端，跑在movidius上。 并且做了一个比较粗糙的对比 随机生成的两个1000*1000的float32矩阵互乘和互加1次，计算深度2层，循环1000次： I54595使用tf库时间：7秒 树莓派使用tf库时间：47秒 movidius计算时间：6分钟 记忆中gtx960的计算时间大约比这个I5快，6到12倍。 随机生成的两个640*480矩阵 各乘加1次，计算深度2层，循环100

Intel子公司 Movidius 推出了Myriad X VPU MA2485，产品形态有 1. USB3.0 接口的Movidius NCS 神经计算棒 2. Mini PCIe 接口型态的机器学习扩展卡 3. M.2接口型态的 机器学习扩展卡。 用户可以购买相关MA2485扩展卡，接入现有的主板，就可以进行图形AI推理加速运算。 现有的主板有： 1.树莓派3B 暂时不支持深度学习框架TensorFlow。 2.AAEON 研扬科技公司开发的UP Squared UP-Board。基于Intel X86 Apollo Lake 平台开发。 3.北京芯康科创技术有限公司开发的 Super AI-Board。基于 intel Gemini Lake

英特尔神经计算棒1.09版sdk已经支持tensorflow。

movidius2支持在android系统的边缘设备上运行模型吗？

英特尔神经计算棒sdk现在已经更新1.11

movidius发布计算棒第二代，芯片更新为myriad x。 号称可以实现8倍于一代的深层神经网络计算能力。

下载ncappzoo 在TensorFlow中 用make 自动转换时 报 数组越界 有人遇到过吗

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