Google hat die Distribution Mendel Linux 4.0 für die Coral-Plattform veröffentlicht

Das Unternehmen Google hat Distribution-Update Mendel Linux, das für den Einsatz auf Platinen vorgesehen ist Coral, wie zum Beispiel Entwicklungsplatine und SoM. Die Entwicklungsplatine ist eine Plattform zur schnellen Entwicklung von Prototypen hardwarebasierter Systeme, die auf Google Edge TPU (Tensor Processing Unit) zur Beschleunigung von Vorgängen im Zusammenhang mit maschinellem Lernen und neuronalen Netzen. SoM (System-on-Module) ist eine der verfügbaren Lösungen zur Durchführung von Anwendungen im Zusammenhang mit maschinellem Lernen.

Die Mendel Linux-Distribution basiert basierend auf Debian und vollständig kompatibel mit den Repositories dieses Projekts (es werden unveränderte Binärpakete und Aktualisierungen aus den Hauptrepositories von Debian verwendet). Die Änderungen beschränken sich auf den Aufbau des Images, das von eMMC-Karten geladen wird, und die Integration von Komponenten zur Unterstützung der Hardware der Coral-Plattform. Spezifische Komponenten für Coral unter der freien Lizenz Apache 2.0 verbreitet. unter der Apache 2.0 Lizenz.

Mendel Linux 4.0 wurde ist die erste Version, die auf Debian 10 («buster») aktualisiert wurde. Der Build ist für eingebettete Systeme optimiert und enthält keine überflüssigen Elemente, einschließlich der Neuerungen von Debian 10, die mit der Unterstützung von SecureBoot und AppArmor verbunden sind. Zu den neuen Features gehört die Unterstützung von OpenCV und OpenCL, die Nutzung von Device Tree Overlays sowie die Aktualisierung von GStreamer, Python 3.7, dem Linux-Kernel 4.14 und dem Bootloader U-Boot bootloader 2017.03.3.

Von den spezifischen Neuerungen wird die Möglichkeit erwähnt, die auf Coral-Platinen installierbare GPU (Vivante GC7000) zur Beschleunigung der Umwandlung von Pixeldaten aus dem Farbmodell YUV in RGB zu verwenden, mit einer Leistung von bis zu 130 Frames pro Sekunde für Videos mit einer Auflösung von 1080p, was nützlich sein kann, wenn Platinen zur Verarbeitung von Videos von Kameras verwendet werden, die einen Stream im YUV-Format erzeugen. Für den Einsatz von maschinellem Lernen zur Echtzeitverarbeitung von Video- und Audiodaten wird empfohlen, das offene Framework MediaPipe. Beispielsweise kann auf dieser Basis . ein System zur Erkennung und Verfolgung von Objekten oder Gesichtern in Videoaufnahmen, die von einer Überwachungskamera übertragen werden.

Fertige und bereits trainierte Standardmodelle des maschinellen Lernens, die für die Edge TPU-Prozessoren auf Coral-Platinen kompiliert wurden, werden weiterhin bereitgestellt, der Projektwebsite, werden jedoch schrittweise auch in das allgemeine Verzeichnis öffentlicher Modelle übertragen TensorFlow Hub. Um die Entwicklung eigener Lösungen auf der Grundlage von Coral-Platinen und Mendel Linux zu erleichtern, wurde Anleitung, das zeigt, wie man aus Haushaltsmaterialien einen intelligenten Sortierer baut, der farbige und weiße Kugeln in verschiedene Körbe sortiert, unter Verwendung von Raspberry Pi und Coral USB Accelerator.

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Quelle: opennet.ru

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