现在在试intel那根蓝色棒棒 Neural Compute Stick
目前看来要跑起来要强制搭配openvino
然后 openvino现在出到R5还R6了 bug还是很多
另外FP16的设计....有些东西没办法跑
openvino自己的文字辨识demo 自己那根棒子就跑不动了
用起来差强人意啊
剩下就是
Nvidia的Jetson跟google的TPU
但Jetson不太容易弄到
有没有 八卦

+1想了解

nvidia 基本上也需要 TensorRT呀,google TPU也是一样是叫tensorflow life？神经棒一代是真的颇弱jetson 不算难买吧？tx2跟nano算好买的

要看使用的 DL model, 以及应用所须的运算量...

边缘运算接下来比较有搞头的应该是nv的jetson nano跟google的coral吧ncs真的难用不然就要找其他有做AI chip的解决方案

Edge tpu dev board

Google coral完美兼容tf lite model 算很好用了

海思 地平线 比特大陆

NCS我觉得只是一个概念产品啊

买了三只 NCS2 跑起来还可以, USB 供电似乎有点挑就是https://github.com/PINTO0309/OpenVINO-YoloV3

TPU很难用...直接买GPU就好了 还可以玩游戏

Jetson Nano 只是玩具，基本上可以跳过

知道ncs2还没支援lstm的样子，是说为什么fp16跑不起来呢，好奇+1

都花钱买了 NCS2 也可考虑到 Intel 的论坛回报问题?YOLOv3 FP16 跑 80 classes 满正常的，其他还没时间试也许跟 OpenVino 版本有关，搞不好旧版本有bug之类的..

可以先试试看Google Colab TPU mode，觉得不错在考虑其他的，毕竟colab帮你把环境都配置的好好的，我目前没用过colab以外的，不知道跟tensorflow配置的困难性。

如果想要深入探讨的话，这个问题可以回报给官方看看，他们回复的速度满快的，而且满认真帮你处理，这我帮他推一个，另外我使用优化后的FP16在NCS2上跑跟在server上跑出来的metrics精度到小数点后三位都还是相同@@