{"id":53128,"date":"2019-11-24T00:00:00","date_gmt":"2019-11-23T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/google-vypustil-distributiv-mendel-linux-4-0-dlya-plat-coral"},"modified":"2020-02-18T14:00:59","modified_gmt":"2020-02-18T11:00:59","slug":"google-vypustil-distributiv-mendel-linux-4-0-dlya-plat-coral","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/google-vypustil-distributiv-mendel-linux-4-0-dlya-plat-coral","title":{"rendered":"Google hat die Distribution Mendel Linux 4.0 f\u00fcr Coral-Plattformen ver\u00f6ffentlicht","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Google pr\u00e4sentierte<\/a><\/noindex> Distribution-Update vor Mendel Linux<\/a><\/noindex>, das f\u00fcr den Einsatz auf Platten vorgesehen ist Coral<\/a><\/noindex>, wie zum Beispiel Entwicklungsboard<\/a><\/noindex> und SoM<\/a><\/noindex>. Das Entwicklungsboard ist eine Plattform zur schnellen Entwicklung von Prototypen f\u00fcr Hardware-Systeme basierend auf Google Edge TPU<\/a><\/noindex> (Tensorverarbeitungseinheit), um Operationen im Zusammenhang mit maschinellem Lernen und neuronalen Netzen zu beschleunigen. SoM (System-on-Module) ist eine der fertigen L\u00f6sungen zur Ausf\u00fchrung von darauf basierenden Anwendungen des maschinellen Lernens.<\/p>\n

Die Mendel Linux Distribution ins Leben gerufen<\/a><\/noindex> basiert auf Debian-Paketen und ist vollst\u00e4ndig kompatibel mit den Repositorien dieses Projekts (unver\u00e4nderte Bin\u00e4rpakete und Updates aus den Hauptrepositories von Debian werden verwendet). Die \u00c4nderungen beschr\u00e4nken sich auf den Aufbau des Images, das von eMMC-Karten geladen wird, und die Einbeziehung von Komponenten zur Unterst\u00fctzung der Hardwarekomponenten der Coral-Plattform. Spezifische Komponenten f\u00fcr Coral werden<\/a><\/noindex> unter der Apache 2.0-Lizenz. <\/p>\n

Mendel Linux 4.0 wurde<\/a><\/noindex> \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u043c, \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u043c \u0434\u043e Debian 10 («buster»). \u0421\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u0438 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043b\u0438\u0448\u043d\u0435\u0433\u043e, \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0432\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439 Debian 10, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u043e\u0439 SecureBoot \u0438 AppArmor. \u0418\u0437 \u043d\u043e\u0432\u0448\u0435\u0441\u0442\u0432 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 OpenCV \u0438 OpenCL, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0432\u0435\u0440\u043b\u0435\u0435\u0432 Device Tree, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 GStreamer, Python 3.7, \u044f\u0434\u0440\u0430 Linux 4.14 \u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0447\u0438\u043a\u0430 U-Boot bootloader 2017.03.3. <\/p>\n

Zu den spezifischen Neuerungen geh\u00f6rt die M\u00f6glichkeit, die auf den Coral-Platinen installierbare GPU (Vivante GC7000) zur Beschleunigung der Umwandlung von Pixel-Daten aus dem Farbmodell YUV in RGB mit einer Leistung von bis zu 130 Bildern pro Sekunde f\u00fcr Videos mit 1080p Aufl\u00f6sung zu nutzen. Dies kann bei der Verwendung von Platinen zur Videoverarbeitung von Kameras n\u00fctzlich sein, die einen YUV-Stream erzeugen. F\u00fcr den Einsatz von maschinellem Lernen zur Echtzeitverarbeitung von Video- und Audiodaten wurde ein offenes Framework vorgeschlagen. MediaPipe<\/a><\/noindex>. Zum Beispiel kann man darauf basierend implementieren<\/a><\/noindex> ein System zur Erkennung und Verfolgung von Objekten oder Gesichtern in einem Video, das von einer \u00dcberwachungskamera \u00fcbertragen wird.<\/p>\n

Bereits fertige und vorab trainierte Standardmodelle f\u00fcr maschinelles Lernen, die f\u00fcr die Edge TPU-Prozessoren auf den Coral-Platinen kompiliert wurden, werden weiterhin auf Projektwebsite<\/a><\/noindex>, aber allm\u00e4hlich auch in das allgemeine Verzeichnis f\u00fcr \u00f6ffentliche Modelle \u00fcbertragen. TensorFlow Hub<\/a><\/noindex>. Um die Entwicklung eigener L\u00f6sungen auf Basis der Coral-Platinen und Mendel Linux zu erleichtern, wurde die Richtlinien<\/a><\/noindex>, das zeigt, wie man mit einfachen Materialien einen intelligenten Sortierer baut, der farbige und wei\u00dfe Kugeln in verschiedene K\u00f6rbe sortiert, unter Verwendung von Raspberry Pi und Coral USB Accelerator.<\/p>\n

\r\n \"Video\r\n
<\/div>\r\n <\/div><\/center><\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

Quelle: opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

\u041a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f Google \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0438\u0441\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u0438\u0432\u0430 Mendel Linux, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0430\u0445 Coral, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043a\u0430\u043a Dev Board \u0438 SoM. \u041f\u043b\u0430\u0442\u0430 Dev Board \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0430\u043f\u043f\u0430\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 Google Edge TPU (Tensor Processing Unit) \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0435\u0442\u044f\u043c\u0438. 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