Google выпустил дистрибутив Mendel Linux 4.0 для плат Coral
Компания Google представила обновление дистрибутива Mendel Linux, предназначенного для использования на платах Coral, таких как Dev Board и SoM. 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 основан 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 распространяются под лицензией Apache 2.0.
Mendel Linux 4.0 стал первым впуском, 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 реализовать 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 сайте проекта, но постепенно переносятся и в общий каталог общедоступных моделей TensorFlow Hub. Для упрощения разработки собственных решений на основе плат Coral и Mendel Linux подготовлено руководство, показывающее как из подручных материалов собрать умный сортировщик, распределяющий цветные и белые шарики по разным корзинам, используя Raspberry Pi и Coral USB Accelerator.
Источник: http://www.opennet.ru/opennews/art.shtml? num=51924
© OpenNet
