Intel Neural Compute Stick 2 – akcelerator AI z USB
Nie da się ukryć, że sztuczna inteligencja jest jednym z najczęściej poruszanych tematów dotyczących elektroniki. Producenci stawiają na tą technologię produkując sprzęt i oprogramowanie umożliwiające implementację algorytmów w projektowanych urządzeniach. Jedną z klas tego sprzętu są akceleratory obliczeń w sieciach neuronowych podłączane za pomocą USB. Produkty te zawierają wyspecjalizowane układy obliczeniowe przygotowane specjalnie do przetwarzania danych w algorytmach sztucznej inteligencji. Bardzo często korzystają z połączenia USB w wersji 3.0 (albo nawet nowszej), co z kolei przyczynia się do szybkiej wymiany danych między komputerem a akceleratorem. Urządzenia takie mają też małe rozmiary – zazwyczaj niewiele większe od klasycznego pendrive’a, co umożliwia nie tylko podłączenie do tradycyjnego komputera PC, ale przede wszystkim na dołączenie do komputerów jednopłytkowych. Pozwala to na zaprojektowanie systemu wbudowanego o dużych możliwościach obliczeniowych.
Jednym z przykładów takich akceleratorów jest Neural Compute Stick 2 z oferty firmy Intel. Urządzenie ma formę niewielkiego klucza USB. Główną częścią modułu jest układ VPU Intel Movidius Myriad X 4GB. Zawiera on 16 programowalnych rdzeni i silnik do obliczeń w sieciach neuronowych, które mogą pracować z taktowaniem do 700 MHz. Dysponuje też wbudowaną pamięcią LP-DDR3 o pojemności 4 GB.
Warto zauważyć, że jest to druga wersja urządzenia, które poprzednio było znane pod nazwą Movidius Neural Compute Stick. Intel twierdzi, że nowa wersja modułu umożliwia osiągnięcie 8 razy wyższej wydajności w takich zastosowaniach jak detekcja, czy analiza obrazu. Ponadto w ramach jednego systemu można łączyć ze sobą kilka Sticków, co oczywiście umożliwia zwiększenie wydajności obliczeń.
OpenVINO – pakiet do implementacji sieci neuronowych
Intel Neural Compute Stick 2 współpracuje z zestawem narzędzi OpenVINO. Jest to pakiet umożliwiający wydajną pracę sieci neuronowych na szeregu układów produkowanych przez Intel. Umożliwia projektowanie aplikacji wizji maszynowej pracujących w czasie rzeczywistym. Zestaw zawiera interfejs do głębokiego uczenia oraz moduły do uruchomienia sieci na różnych platformach z oferty firmy Intel, takich jak procesory, procesory graficzne, układy VPA Movidius, układy FPGA i inne. Umożliwia to implementację sieci neuronowych zarówno w chmurze, jak i w urządzeniach brzegowych.
Pakiet narzędzi dostępny jest na systemy Windows, Mac oraz Linux – także na dystrybucję Raspbian, co umożliwia współpracę Intel Neural Compute Stick 2 z Raspberry Pi. Obsługuje popularne i standardowe w świecie sztucznej inteligencji formaty i biblioteki. Są to m.in. OpenCV, OpenCL, OpenVX, Caffe, TensorFlow, ONNX, mxnet, PyTorch, a także PaddlePaddle.
Moduł Intel Neural Compute Stick 2 znakomicie sprawdzi się wszędzie tam, gdzie potrzebujemy szybkiego i efektywnego przetwarzania danych w sieciach neuronowych oraz grafice. Przykładami obszarów zastosowania urządzenia są robotyka przemysłowa, drony, a także inteligentne domy.
Akcelerator Intel Neural Compute Stick 2 jest dostępny w ofercie sklepu Kamami.pl



MiniPC z procesorem AMD jako laboratorium robotyki AI
Kolejowy komputer panelowy Axiomtek GOT700A – fizyczne klawisze w kabinie maszynisty
Zegary atomowe udoskonalone dzięki kartom AWG w formacie PXIe 

![https://www.youtube.com/watch?v=xeqdqGuy-Aw Michał Mitas, kierownik laboratorium Badań Urządzeń Radiowych w katowickim instytucie Łukasiewicz - AI, opowiada o badaniach urządzeń z interfejsem komunikacji bezprzewodowej, jak Wi-Fi, Bluetooth, LTE czy 5G, przeprowadzanych w komorze bezodbiciowej. Zapraszamy do obejrzenia filmu! [materiał redakcyjny]](https://mikrokontroler.pl/wp-content/uploads/2026/10/00.png)

![https://www.youtube.com/watch?v=QSnLO-KmBMY O wybranych projektach realizowanych w Laboratorium Zakładu Układów Mikrofalowych – ISE PW opowiadają: mgr inż. Michał Kalisiak, dr hab. inż. Arkadiusz Lewandowski, mgr inż. Andžej Šerlat oraz dr hab. inż. Krzysztof Czuba. Zapraszamy na firm [materiał redakcyjny]](https://mikrokontroler.pl/wp-content/uploads/2026/09/WEiTI-PW-czolowka.png)

