Google ໄດ້ອອກການແຈກຢາຍ Mendel Linux 4.0 ສໍາລັບ Coral boards

ກູໂກ ນຳ ສະ ເໜີ ອັບເດດການແຈກຢາຍ Mendel Linux, предназначенного для использования на платах ປາ, ເຊັ່ນ​ວ່າ ກະດານພັດທະນາ и . Плата Dev Board представляет собой платформу для быстрой разработки прототипов аппаратных систем на базе Google Edge TPU (Tensor Processing Unit) для ускорения операций, связанных с машинным обучением и нейронными сетями. SoM (System-on-Module) является одним из готовых решений для выполнения связанных с машинным обучением приложений.

Дистрибутив Mendel Linux ອີງ на пакетной базе Debian и полностью совместим с репозиториями данного проекта (используются не изменённые бинарные пакеты и обновления из основных репозиториев Debian). Изменения сводятся к сборке образа, загружаемого с карт eMMC, и включению компонентов для поддержки аппаратных компонентов платформы Coral. Специфичные для Coral компоненты ແຜ່​ກະ​ຈາຍ​ເຊື້ອ ອະນຸຍາດພາຍໃຕ້ Apache 2.0.

MendelLinux 4.0 ກາຍເປັນ первым выпуском, обновлённым до Debian 10 («buster»). Сборка оптимизирована для встраиваемых систем и не содержит лишнего, в том числе нововведений Debian 10, связанных с поддержкой SecureBoot и AppArmor. Из новшеств отмечается поддержка OpenCV и OpenCL, использование оверлеев Device Tree, а также обновление GStreamer, Python 3.7, ядра Linux 4.14 и загрузчика U-Boot bootloader 2017.03.3.

Из специфичных нововведений упоминается возможность использования устанавливаемого на платы Coral GPU (Vivante GC7000) для ускорения преобразования пиксельных данных из цветовой модели YUV в RGB производительностью до 130 кадров в секунду для видео с разрешением 1080p, что может оказаться полезным при использовании плат для обработки видео с камер, генерирующих поток в формате YUV. Для применения машинного обучения для обработки потокового видео и звука на лету предложено использовать открытый фреймворк MediaPipe. Например, на его базе можно ປະຕິບັດ систему распознавания и отслеживания объектов или лиц в видео, передаваемом с камеры наблюдения.

Готовые и уже натренированные типовые модели машинного обучения, скомпилированные для процессоров Edge TPU, используемых на платах Coral, продолжают поставляться на ເວັບໄຊທ໌ຂອງໂຄງການ, но постепенно переносятся и в общий каталог общедоступных моделей TensorFlow Hub. Для упрощения разработки собственных решений на основе плат Coral и Mendel Linux подготовлено ຄູ່ມື, показывающее как из подручных материалов собрать умный сортировщик, распределяющий цветные и белые шарики по разным корзинам, используя Raspberry Pi и Coral USB Accelerator.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: opennet.ru

ເພີ່ມຄວາມຄິດເຫັນ