알겠어요

JeVois-Pro 소형 AI 카메라는 5 TOPS NPU가 내장된 Amlogic A311D 프로세서와 함께 작년에 출시되었으며 Intel Myriad X 또는 Google Edge TPU M.2 카드를 모두 소형 50x50x45mm 상자에 지원합니다.

이 회사는 이제 최대 26 TOPS의 AI 성능을 제공하는 일부 M.2 A+E 2230 Hailo-8 모듈을 확보했으며 Hailo-8 가속기를 갖춘 JeVois-Pro 초소형 딥 러닝 카메라를 599달러에 판매하고 있습니다. 내장된 5TOPS NPU를 포함하면 최대 31TOPS를 제공합니다.

전체 사양을 다시 설명하지는 않겠지만 간단히 말해서 로봇 프로젝트용으로 설계된 카메라이며 4GB RAM을 갖춘 Amlogic A311D 헥사 코어 Cortex-A73/A53 프로세서, OS용 microSD 카드 소켓 및 데이터 및 2MP Sony IMX290 Starvis 센서.

시스템이 매우 작고 AI 가속기가 상당히 강력하기 때문에 회사에 잠재적인 열 문제에 대해 물었고 Hailo-8이 감지되면 기본적으로 팬을 활성화합니다.

지금까지 열은 양호하며 팬을 최대 속도로 켰을 때 Hailo 보드는 일반적으로 약 50C를 보고합니다. 우리는 팬 드라이버에게 헤일로 온도가 무엇인지 알 수 있는 간단한 방법이 아직 없기 때문에 헤일로 보드가 감지될 때 이를 기본값으로 설정합니다. (어쩌면 Hailo가 미래에 일부 /sys/class/ 항목에 온도를 추가할 수 있을 것입니다.) ). 팬이 케이스 반대편에 있더라도 여전히 켜져 있을 때와 꺼져 있을 때 하일로 보드를 10~15C 정도 식힐 수 있는 충분한 공기 흐름을 생성합니다. 앞으로 상황이 더 악화될 경우 메인 보드에 두 번째 팬용 커넥터가 이미 있으므로 수정된 케이스 전면을 소형 25mm 팬이 신경 가속기에 직접 불어넣는 방식으로 배송할 것입니다. 뒤쪽에).

이 시스템은 11.5fps에서 전체 YOLOv7 640×640 또는 40fps에서 더 작은 YOLOv5m 640×640, 228fps에서 resnet-50과 같은 꽤 큰 네트워크를 실행할 수 있으며 Google Coral TPU Edge를 장착했을 때보다 훨씬 더 많은 성능을 발휘합니다. 소규모 Mobilenets 네트워크 등만 실행할 수 있습니다. 아래 영상을 통해 Hailo-8 모듈을 탑재한 카메라의 성능을 확인할 수 있습니다.

JeVois는 또한 CPU, Amlogic NPU, Coral Edge TPU 및 Hailo-8 가속기를 사용하여 일부 벤치마크를 발표했습니다. 하지만 그 점에 유의하세요결과는 최고 성능을 나타내지 않습니다. 이러한 가속기의 한계로 인해 Jevois-Pro 장치에서만 결과가 나타납니다. 여기에는 PCIe x1 인터페이스(Hailo는 PCIe x4 지원)가 포함되어 있으며 프로세서는 다른 테스트 시스템보다 느리고 USB 3.0 지원 Myriad X 칩은 USB 2.0 인터페이스를 통해서만 연결됩니다. 그렇기 때문에 다른 시스템에서는 Hailo-8, Myriad X 또는 Coral Edge AI 가속기의 숫자가 더 높거나 더 낮을 수 있습니다.

분류 테스트는 224×224 RGB 이미지를 사용하고 감지(YOLO)는 640×640 RGB 이미지를 테스트합니다. 안타깝게도 대부분의 벤치마크가 다르거나 입력이 다르기 때문에 다양한 가속기 간의 직접적인 비교는 불가능합니다.

Jean-Luc은 2010년에 파트타임으로 CNX Software를 시작한 후 소프트웨어 엔지니어링 관리자직을 그만두고 2011년 후반에 일일 뉴스와 리뷰를 작성하기 시작했습니다.

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