Я понимаю

Крошечная AI-камера JeVois-Pro была представлена ​​в прошлом году с процессором Amlogic A311D со встроенным NPU 5 TOPS и поддержкой карты Intel Myriad X или Google Edge TPU M.2 — и все это в компактной коробке размером 50x50x45 мм.

Теперь компании удалось приобрести несколько модулей M.2 A+E 2230 Hailo-8, обеспечивающих производительность искусственного интеллекта до 26 TOPS, и она продает ультракомпактную камеру глубокого обучения JeVois-Pro с ускорителем Hailo-8 за 599 долларов. обеспечивая производительность до 31 TOPS, если добавить встроенный NPU на 5 TOPS.

Я не буду снова вдаваться в полные характеристики, но в двух словах: это камера, разработанная для проектов в области робототехники, оснащенная шестиядерным процессором Amlogic A311D Cortex-A73/A53 с 4 ГБ оперативной памяти, разъемом для карты microSD для ОС и данные и 2-мегапиксельный сенсор Sony IMX290 Starvis.

Поскольку система довольно компактна, а ускоритель искусственного интеллекта довольно мощный, я спросил компанию о потенциальных проблемах с температурой, и они включают вентилятор по умолчанию при обнаружении Hailo-8:

Пока что с температурой все в порядке, плата Hailo обычно сообщает о температуре около 50°C, когда мы включаем вентилятор на полную скорость. Мы устанавливаем это значение по умолчанию при обнаружении платы Hailo, потому что у нас пока нет простого способа сообщить нашему драйверу вентилятора, какова температура hailo (возможно, Hailo сможет добавить температуры в какую-нибудь запись /sys/class/ в будущем). ). Несмотря на то, что наш вентилятор находится на противоположной стороне корпуса, он все равно генерирует достаточный поток воздуха, чтобы охладить плату Hailo на 10–15°C, когда она включена или выключена. Если в будущем ситуация ухудшится, у нас уже есть разъем для второго вентилятора на нашей основной плате, поэтому мы выпустим модифицированную переднюю часть корпуса с небольшим 25-мм вентилятором, дующим прямо на нейронный ускоритель (в дополнение к 40-мм вентилятору в назад).

Система может работать в довольно больших сетях, таких как полный YOLOv7 640×640 со скоростью 11,5 кадров в секунду или меньший YOLOv5m 640×640 со скоростью 40 кадров в секунду, resnet-50 со скоростью 228 кадров в секунду, и она гораздо более эффективна, чем когда она оснащена Google Coral TPU Edge, который способен управлять только небольшими сетями Mobilenets и тому подобным. Возможности камеры с модулем Hailo-8 мы можем проверить на видео ниже.

JeVois также выпустил несколько тестов с использованием ЦП, Amlogic NPU, Coral Edge TPU и ускорителя Hailo-8. Но учтите, что терезультаты НЕ отражают максимальную производительность этих ускорителей и дает результаты только с устройством Jevois-Pro из-за его ограничений. К ним относятся интерфейс PCIe x1 (Hailo поддерживает PCIe x4), процессор медленнее, чем в некоторых других тестовых системах, а чип Myriad X с поддержкой USB 3.0 подключается только через интерфейс USB 2.0. Вот почему вы можете увидеть более высокие или меньшие значения для AI-ускорителя Hailo-8, Myriad X или Coral Edge в других системах.

В тестах классификации используются изображения RGB размером 224×224, а в тестах обнаружения (YOLO) тестируются изображения RGB размером 640×640. К сожалению, прямое сравнение между различными ускорителями невозможно, поскольку большинство тестов различны и/или имеют разные входные данные.

Жан-Люк основал CNX Software в 2010 году на неполный рабочий день, прежде чем оставить работу менеджера по разработке программного обеспечения и позже, в 2011 году, начать писать ежедневные новости и обзоры на постоянной основе.

Поддержите программное обеспечение CNX! Сделайте пожертвование через криптовалюту или станьте патроном на Patreon.

Похожие сообщения: