Крошечная AI-камера JeVois-Pro была представлена в прошлом году с процессором Amlogic A311D со встроенным 5 TOPS NPU и поддержкой карты Intel Myriad X или Google Edge TPU M.2, и все это в компактной коробке 50x50x45 мм.
Теперь компании удалось заполучить несколько модулей M.2 A+E 2230 Hailo-8, обеспечивающих до 26 TOPS производительности искусственного интеллекта, и она продает сверхкомпактную камеру глубокого обучения JeVois-Pro с ускорителем Hailo-8 за 599 долларов, способный, совместно встроенный 5 TOPS NPU, обеспечить до 31 TOPS.
Мы не будем снова приводить полные спецификации, но вкратце скажем, что это камера, разработанная для проектов робототехники, оснащенная шестиядерным процессором Amlogic A311D Cortex-A73/A53 с 4 ГБ ОЗУ, разъемом для карты microSD для ОС и данные и 2-мегапиксельный датчик Sony IMX290 Starvis.
Поскольку система довольно компактна, а ускоритель искусственного интеллекта довольно мощный, мы спросили компанию о потенциальных тепловых проблемах, и они включают вентилятор по умолчанию при обнаружении Hailo-8:
До сих пор температура была хорошей, плата Hailo обычно сообщает о температуре около 50 ° C, когда мы включаем наш вентилятор на полную скорость. Мы устанавливаем это по умолчанию если используем плату Hailo, потому что мы пока не нашли способ сообщить нашему драйверу вентилятора, что такое hailo temp (возможно, Hailo сможет добавить temps в некоторые записи /sys/class/ в будущем). ). Несмотря на то, что наш вентилятор находится на противоположной стороне корпуса, он по-прежнему генерирует достаточный поток воздуха, чтобы охладить плату Hailo на 10–15°C, когда она включена, а когда выключена. Если в будущем ситуация ухудшится, у нас уже есть разъем для второго вентилятора на нашей основной плате, поэтому мы поставим модифицированную переднюю часть корпуса с небольшим 25-мм вентилятором, дующим прямо на нейронный ускоритель (в дополнение к 40-миллиметровому вентилятору сзади).
Система может работать с довольно большими сетями, такими 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 работать только с небольшими сетями Mobilenet и т.п. Возможности камеры с модулем Hailo-8 мы можем проверить на видео ниже.
JeVois также выпустила несколько тестов с использованием CPU, Amlogic NPU, Coral Edge TPU и ускорителя Hailo-8. Но обратите внимание, что эти результаты НЕ представляют пиковую производительность этих ускорителей, а только результаты 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 более низкие значения для ускорителя искусственного интеллекта Hailo-8, Myriad X или Coral Edge в других системах.
В тестах Classify используются изображения RGB 224×224, а в тестах Detect (YOLO) тестируются изображения RGB 640×640. К сожалению, прямое сравнение между различными ускорителями невозможно, так как большинство тестов разные и/или с разными входными данными.
Выражаем свою благодарность источнику из которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.
Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.