{"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\/it\/blog\/news\/google-vypustil-distributiv-mendel-linux-4-0-dlya-plat-coral","title":{"rendered":"Google ha rilasciato la distribuzione Mendel Linux 4.0 per le schede Coral","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Azienda Google ha presentato<\/a><\/noindex> aggiornamento della distribuzione Mendel Linux<\/a><\/noindex>, destinato all'uso su schede Coral<\/a><\/noindex>, come ad esempio Dev Board<\/a><\/noindex> e SoM<\/a><\/noindex>. La scheda Dev Board \u00e8 una piattaforma per la rapida sviluppo di prototipi di sistemi hardware basati su Google Edge TPU<\/a><\/noindex> (Tensor Processing Unit) per l'accelerazione delle operazioni legate all'apprendimento automatico e alle reti neurali. Il SoM (System-on-Module) \u00e8 una delle soluzioni pronte per eseguire applicazioni relative all'apprendimento automatico.<\/p>\n

La distribuzione Mendel Linux si basa<\/a><\/noindex> basata su pacchetti Debian ed \u00e8 completamente compatibile con i repository di questo progetto (vengono utilizzati pacchetti binari invariati e aggiornamenti dai principali repository Debian). Le modifiche riguardano la costruzione dell'immagine, caricata dalle schede eMMC, e l'inclusione di componenti per supportare i componenti hardware della piattaforma Coral. I componenti specifici per Coral sono distribuiti<\/a><\/noindex> sotto licenza Apache 2.0. <\/p>\n

Mendel Linux 4.0 \u00e8 diventata parte di<\/a><\/noindex> la prima release, aggiornata a Debian 10 («buster»). La build \u00e8 ottimizzata per sistemi embedded e non contiene elementi superflui, inclusi i cambiamenti di Debian 10 relativi al supporto di SecureBoot e AppArmor. Tra le novit\u00e0 si segnala il supporto per OpenCV e OpenCL, l'uso di overlay Device Tree, nonch\u00e9 l'aggiornamento di GStreamer, Python 3.7, del kernel Linux 4.14 e del bootloader U-Boot 2017.03.3. <\/p>\n

Tra le novit\u00e0 specifiche, si menziona la possibilit\u00e0 di utilizzare la GPU (Vivante GC7000) installata sulle schede Coral per accelerare la conversione dei dati pixel da YUV a RGB con prestazioni fino a 130 fotogrammi al secondo per video con risoluzione 1080p, che pu\u00f2 risultare utile quando si utilizzano schede per la gestione di video da telecamere che generano flussi nel formato YUV. Per applicazioni di apprendimento automatico per l'elaborazione di video e audio in tempo reale, \u00e8 consigliabile utilizzare il framework aperto MediaPipe<\/a><\/noindex>. Ad esempio, su di esso si pu\u00f2 di implementare<\/a><\/noindex> creare un sistema di riconoscimento e tracciamento di oggetti o volti nei video trasmessi da telecamere di sorveglianza.<\/p>\n

Modelli di apprendimento automatico gi\u00e0 pronti e addestrati, compilati per i processori Edge TPU utilizzati sulle schede Coral, continuano ad essere forniti sul sito del progetto<\/a><\/noindex>, ma vengono gradualmente trasferiti anche nel catalogo generale dei modelli pubblici TensorFlow Hub<\/a><\/noindex>. Per semplificare lo sviluppo di soluzioni personalizzate basate su schede Coral e Mendel Linux sono stati preparati guida<\/a><\/noindex>, che mostra come realizzare un intelligente separatore di materiali con materiali di recupero, che distribuisce palline colorate e bianche in diversi cestini, utilizzando Raspberry Pi e Coral USB Accelerator.<\/p>\n

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

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