Movidius現在是Intel的一部分（由Intel在2016年收購）。

Movidius神經計算棒

性能測試

Ubuntu 16.04下的SDK安裝順利。該SDK還包含腳本，從網際網路上獲取朱古力的模型。默認情況下，以下型號可用：Age，AlexNet，Gender，GoogLeNet，SqueezeNet。

此例編譯用了C編寫的例子（位於ncapi / c_examples /文件夾），並進行了一些檢查。與硬體的所有交互都是使用libusb（看起來像構建在libusb之上的libmvnc.so），而不需要任何內核級的驅動程序。

C示例允許我們做「圖像分類」。現在我們來做一些測試。這是一個性別檢測過程：

 時間./c_examples/ncs-fullcheck -c100 ./networks/Gender/〜/ mona-lisa.jpg 

正如我們可以看到，Mona Lisa的性別被準確地檢測到（99.51％的女性）。

Mona Lisa性別檢測與神經網絡

檢測時間約為26秒，100次。這意味著我們已經通過硬體加速實現了約4 fps（每秒幀數）。

功耗和能源效率

在這次測試中能夠控制功耗，平均電流為0.18Amps。

Movidius神經計算棒功耗0.18A

在5V USB上，這給了我們5 * 0.18 = 0.9Watts。這意味著我們可以實現4 / 0.9 = 4.4 fps每瓦。為了更明確，與iphone7（11Wh）相同規格的電池可以為該設備供電約12小時。這些都是移動和自主用例的好結果。

順便說一下，使用Joker主模塊（使用英特爾的x5-z8500），使用相同的任務（圖像分類），功耗約為5W，達到2 fps。因此，這相當於每瓦0.4 fps。與Movidius神經計算棒相比，這個結果是11倍。一個很大的特點是我們將神經網絡任務卸載到「協處理器」，為其他重要任務留下了主要的CPU功能。

停電狀態下的功耗

默認情況下，在Linux中禁用USB設備的掛起。我們已經使用Movidius Neural Compute Stick連接到以下命令的埠：

 echo「auto」> / sys / bus / usb / devices / 1-2 / power / control 

幾秒鐘後，內核日誌顯示設備已切換到掛起狀態：

 7,101290,1988008779700， - ; usb 1-2：usb自動掛起，喚醒0 

暫停狀態下的功耗約為0.07A（70mA）。該值高於USB規格（應小於2.5 mA）。這可能會在移動應用中引起更高的電池排放率。

Movidius神經計算功能暫停狀態下的功耗約為0.07安

Movidius拆解圖