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

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

La distribuzione Mendel Linux fondato<\/a><\/noindex> si basa su Debian e \u00e8 completamente compatibile con i repository di questo progetto (utilizza pacchetti binari e aggiornamenti non modificati dai principali repository Debian). Le modifiche consistono nella creazione di un'immagine caricabile dalle schede e nell'inclusione di componenti per supportare i componenti hardware della piattaforma Coral. I componenti specifici per Coral sono distribuite<\/a><\/noindex> sotto licenza Apache 2.0. <\/p>\n

Mendel Linux 4.0 ha iniziato<\/a><\/noindex> la prima versione, aggiornata a Debian 10 (\"buster\"). La build \u00e8 ottimizzata per sistemi embedded e non contiene elementi superflui, inclusi i nuovi aspetti di Debian 10 relativi al supporto di SecureBoot e AppArmor. Tra le novit\u00e0 si segnalano il supporto per OpenCV e OpenCL, l'uso di overlay del Device Tree, oltre all'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 dai modelli di colore YUV a RGB con una prestazione fino a 130 fotogrammi al secondo per video con risoluzione 1080p, il che pu\u00f2 essere utile quando si utilizzano schede per l'elaborazione video da telecamere che generano flussi in formato YUV. Per l'applicazione dell'apprendimento automatico per l'elaborazione di video e audio in streaming in tempo reale, \u00e8 consigliato utilizzare un framework open source MediaPipe<\/a><\/noindex>. Ad esempio, su questa base \u00e8 possibile realizzare<\/a><\/noindex> un sistema di riconoscimento e tracciamento di oggetti o volti in video trasmesso da una telecamera di sorveglianza.<\/p>\n

Modelli di machine learning pronti e gi\u00e0 addestrati, compilati per i processori Edge TPU utilizzati sulle schede Coral, continuano ad essere forniti su sito del progetto<\/a><\/noindex>, ma vengono gradualmente trasferiti anche nel catalogo generale di modelli accessibili al pubblico TensorFlow Hub<\/a><\/noindex>. Per semplificare lo sviluppo di soluzioni personalizzate basate su schede Coral e Mendel Linux, \u00e8 stato preparato la guida<\/a><\/noindex>, che mostra come assemblare un classificatore intelligente utilizzando materiali di uso comune, per separare palline colorate e bianche in cestini diversi, utilizzando Raspberry Pi e Coral USB Accelerator.<\/p>\n

\r\n \"Riproduci\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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