Eu vejo

A pequena câmera AI JeVois-Pro foi lançada no ano passado com um processador Amlogic A311D com 5 TOPS NPU integrado e suporte para uma placa Intel Myriad X ou Google Edge TPU M.2, tudo isso em uma caixa compacta de 50x50x45 mm.

A empresa agora conseguiu alguns módulos M.2 A+E 2230 Hailo-8 que oferecem até 26 TOPS de desempenho de IA e está vendendo a câmera de aprendizagem profunda ultracompacta JeVois-Pro com o acelerador Hailo-8 por US$ 599 entregando até 31 TOPS uma vez que incluímos o built-in 5 TOPS NPU.

Não vou passar pelas especificações completas novamente, mas em poucas palavras, é uma câmera projetada para projetos de robótica, alimentada por um processador Amlogic A311D hexa-core Cortex-A73/A53 com 4 GB de RAM, um soquete de cartão microSD para o sistema operacional e dados e um sensor Sony IMX290 Starvis de 2MP.

Como o sistema é bastante compacto e o acelerador AI bastante poderoso, perguntei à empresa sobre possíveis problemas térmicos e eles habilitam o ventilador por padrão quando o Hailo-8 é detectado:

Até agora, a temperatura está boa, a placa Hailo relata normalmente em torno de 50C quando ligamos nosso ventilador em velocidade máxima. Definimos isto como padrão quando uma placa hailo é detectada, porque ainda não temos uma maneira simples de deixar nosso driver de ventilador saber qual é a temperatura do hailo (talvez o Hailo possa adicionar temps em alguma entrada /sys/class/ no futuro ). Embora nossa ventoinha esteja no lado oposto do gabinete, ela ainda gera fluxo de ar suficiente para resfriar a placa hailo em 10~15C quando está ligada ou desligada. Se as coisas piorarem no futuro, já temos um conector para uma segunda ventoinha em nossa placa principal, então enviaríamos uma frente de gabinete modificada com uma pequena ventoinha de 25 mm soprando direto no acelerador neural (além da ventoinha de 40 mm no voltar).

O sistema pode executar redes bastante grandes, como um YOLOv7 completo 640 × 640 a 11,5 fps, ou o menor YOLOv5m 640 × 640 a 40 fps, resnet-50 a 228 fps e é muito mais capaz do que quando equipado com um Google Coral TPU Edge que só é capaz de executar pequenas redes Mobilenets e similares. Podemos conferir as capacidades da câmera com o módulo Hailo-8 no vídeo abaixo.

A JeVois também lançou alguns benchmarks usando CPU, Amlogic NPU, Coral Edge TPU e acelerador Hailo-8. Mas observe que aquelesos resultados NÃO representam o desempenho máximo desses aceleradores, e só dá resultado com a unidade Jevois-Pro devido a sua limitação. Isso inclui uma interface PCIe x1 (Hailo suporta PCIe x4), o processador é mais lento do que em alguns outros sistemas de teste e o chip Myriad X compatível com USB 3.0 é conectado apenas por meio de uma interface USB 2.0. É por isso que você pode ver números maiores ou menores para o acelerador Hailo-8, Myriad X ou Coral Edge AI em outros sistemas.

Os testes de classificação usam imagens RGB de 224 × 224 e os testes de detecção (YOLO) de imagens RGB de 640 × 640. Infelizmente, uma comparação direta entre vários aceleradores não é possível, pois a maioria dos benchmarks são diferentes e/ou com entradas diferentes.

Jean-Luc começou a CNX Software em 2010 como um esforço de meio período, antes de deixar seu emprego como gerente de engenharia de software e começar a escrever notícias diárias e análises em tempo integral no final de 2011.

Apoie o Software CNX! Doe por meio de criptomoedas ou torne-se um patrono no Patreon

Postagens relacionadas: