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La diminuta cámara AI JeVois-Pro se presentó el año pasado con un procesador Amlogic A311D con una NPU 5 TOPS incorporada y soporte para una tarjeta Intel Myriad X o Google Edge TPU M.2, todo en una caja compacta de 50x50x45 mm.

La compañía ahora ha logrado hacerse con algunos módulos M.2 A+E 2230 Hailo-8 que ofrecen hasta 26 TOPS de rendimiento de IA y está vendiendo la cámara de aprendizaje profundo ultracompacta JeVois-Pro con el acelerador Hailo-8 por $ 599 entregando hasta 31 TOPS una vez que incluimos la NPU de 5 TOPS incorporada.

No repasaré las especificaciones completas nuevamente, pero en pocas palabras, es una cámara diseñada para proyectos de robótica, impulsada por un procesador Amlogic A311D hexa-core Cortex-A73/A53 con 4 GB de RAM, un zócalo de tarjeta microSD para el sistema operativo y datos y un sensor Sony IMX290 Starvis de 2MP.

Dado que el sistema es bastante compacto y el acelerador de IA bastante potente, le pregunté a la empresa sobre posibles problemas térmicos y habilitan el ventilador de forma predeterminada cuando se detecta Hailo-8:

Hasta ahora, la temperatura es buena, la placa de Hailo informa normalmente alrededor de 50 ° C una vez que encendemos nuestro ventilador a toda velocidad. Establecemos esto como predeterminado cuando se detecta una placa de hailo, porque aún no tenemos una manera simple de informar a nuestro controlador de ventilador cuál es la temperatura de hailo (tal vez Hailo pueda agregar temperaturas en alguna entrada /sys/class/ en el futuro ). Aunque nuestro ventilador está en el lado opuesto de la caja, aún genera suficiente flujo de aire para enfriar la placa hailo entre 10 y 15 °C cuando está encendido o apagado. Si las cosas empeoran en el futuro, ya tenemos un conector para un segundo ventilador en nuestra placa principal, por lo que enviaríamos un frente de caja modificado con un pequeño ventilador de 25 mm que sopla directamente sobre el acelerador neuronal (además del ventilador de 40 mm en el atrás).

El sistema puede ejecutar redes bastante grandes, como un YOLOv7 640×640 completo a 11,5 fps, o el YOLOv5m 640×640 más pequeño a 40 fps, resnet-50 a 228 fps, y es bastante más capaz que cuando está equipado con un Google Coral TPU Edge que solo es capaz de ejecutar pequeñas redes Mobilenets y similares. Podemos verificar las capacidades de la cámara con el módulo Hailo-8 en el video a continuación.

JeVois también lanzó algunos puntos de referencia utilizando la CPU, Amlogic NPU, Coral Edge TPU y el acelerador Hailo-8. Pero tenga en cuenta que esoslos resultados NO representan el rendimiento máximo de estos aceleradores, y solo resulta con la unidad Jevois-Pro debido a su limitación. Estos incluyen una interfaz PCIe x1 (Hailo admite PCIe x4), el procesador es más lento que en otros sistemas de prueba y el chip Myriad X compatible con USB 3.0 solo se conecta a través de una interfaz USB 2.0. Es por eso que puede ver números más altos o más bajos para el acelerador AI Hailo-8, Myriad X o Coral Edge en otros sistemas.

Las pruebas de clasificación usan imágenes RGB de 224 × 224 y las pruebas de detección (YOLO) prueban imágenes RGB de 640 × 640. Lamentablemente, no es posible realizar una comparación directa entre varios aceleradores, ya que la mayoría de los puntos de referencia son diferentes y/o con entradas diferentes.

Jean-Luc comenzó CNX Software en 2010 como un esfuerzo de medio tiempo, antes de dejar su trabajo como gerente de ingeniería de software y comenzar a escribir noticias diarias y reseñas a tiempo completo más tarde en 2011.

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