JeVois

La petite caméra AI JeVois-Pro a été introduite l'année dernière avec un processeur Amlogic A311D avec un NPU 5 TOPS intégré et la prise en charge d'une carte Intel Myriad X ou Google Edge TPU M.2, le tout dans un boîtier compact de 50x50x45 mm.

La société a maintenant réussi à mettre la main sur des modules M.2 A + E 2230 Hailo-8 offrant jusqu'à 26 TOPS de performances AI et vend pour la caméra d'apprentissage en profondeur ultra-compacte JeVois-Pro avec l'accélérateur Hailo-8 pour 599 $ livrant jusqu'à 31 TOPS une fois que nous incluons le NPU 5 TOPS intégré.

Je ne reviendrai pas sur les spécifications complètes, mais en un mot, c'est une caméra conçue pour les projets de robotique, alimentée par un processeur Amlogic A311D hexa-core Cortex-A73/A53 avec 4 Go de RAM, une prise de carte microSD pour le système d'exploitation et données et un capteur Sony IMX290 Starvis 2MP.

Étant donné que le système est assez compact et que l'accélérateur AI est assez puissant, j'ai interrogé l'entreprise sur les problèmes thermiques potentiels, et ils activent le ventilateur par défaut lorsque Hailo-8 est détecté :

Jusqu'à présent, la température est bonne, la carte Hailo signale généralement environ 50 ° C une fois que nous allumons notre ventilateur à pleine vitesse. Nous le définissons par défaut lorsqu'une carte hailo est détectée, car nous n'avons pas encore de moyen simple de faire savoir à notre pilote de ventilateur quelle est la température hailo (peut-être que Hailo peut ajouter des températures dans certaines entrées /sys/class/ à l'avenir ). Même si notre ventilateur se trouve du côté opposé du boîtier, il génère toujours suffisamment de flux d'air pour refroidir la carte hailo de 10 à 15 °C lorsqu'elle est allumée ou éteinte. Si les choses empirent à l'avenir, nous avons déjà un connecteur pour un deuxième ventilateur sur notre carte principale, nous expédierons donc un boîtier modifié avec un petit ventilateur de 25 mm soufflant directement sur l'accélérateur neural (en plus du ventilateur de 40 mm dans le dos).

Le système peut exécuter de très grands réseaux tels qu'un YOLOv7 640 × 640 complet à 11,5 ips, ou le plus petit YOLOv5m 640 × 640 à 40 ips, resnet-50 à 228 ips, et est bien plus capable que lorsqu'il est équipé d'un Google Coral TPU Edge qui n'est capable d'exécuter que de petits réseaux Mobilenets et autres. Nous pouvons vérifier les capacités de la caméra avec le module Hailo-8 dans la vidéo ci-dessous.

JeVois a également publié des benchmarks utilisant le CPU, Amlogic NPU, Coral Edge TPU et l'accélérateur Hailo-8. Mais notez que ceuxles résultats ne représentent PAS les performances de pointe de ces accélérateurs, et résultats uniquement avec l'unité Jevois-Pro en raison de sa limitation. Ceux-ci incluent une interface PCIe x1 (Hailo prend en charge PCIe x4), le processeur est plus lent que sur certains autres systèmes de test et la puce Myriad X compatible USB 3.0 n'est connectée que via une interface USB 2.0. C'est pourquoi vous pouvez voir des chiffres supérieurs ou inférieurs pour l'accélérateur Hailo-8, Myriad X ou Coral Edge AI sur d'autres systèmes.

Les tests de classification utilisent des images RVB 224 × 224 et Detect (YOLO) teste des images RVB 640 × 640. Malheureusement, une comparaison directe entre les différents accélérateurs n'est pas possible car la plupart des références sont différentes et/ou avec des entrées différentes.

Jean-Luc a lancé CNX Software en 2010 à temps partiel, avant de quitter son poste de directeur de l'ingénierie logicielle et de commencer à écrire des nouvelles quotidiennes et des critiques à temps plein plus tard en 2011.

Soutenez le logiciel CNX ! Faites un don via des crypto-monnaies ou devenez mécène sur Patreon

Articles Similaires: