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米爾邊緣AI計算盒子FZ5體驗評測:一款極高性價比AI開發板

文章來源:電路城 發布日期:2020.12.23 瀏覽次數:3314 次

相信大部分人都聽過近幾年大火的絕地求生游戲(吃雞)里“落地成盒”的梗,形象、不失風趣,一度成為網絡流行語,但是,這是貶義。而邊緣AI計算盒子FZ5“落地成盒”的故事又是另一回事了。

在幾個月前,筆者有幸試玩過米爾科技與百度合作推出的一款深度學習計算卡FZ3,有興趣的可以點擊看看,是一款基于賽靈思SoC設計的極高性價比AI開發板,與百度大腦工具平臺(飛漿AI框架)的無縫兼容更是大大降低了AI應用門檻,但是,事情顯然沒有到此為止,現在FZ5來了。

FZ5邊緣AI計算盒子

言歸正傳,FZ5,看名字就知道是FZ3的傳承和升級,再進一步的話可以細分為FZ5C以及FZ5D。兩者在主要功能上沒什么差異,C為4GB運存,而D為8GB運存,我拿到的是C版本,價格3499元,D版本在此基礎上加400元。

FZ5摒棄了米爾科技傳統的包裝風格,可能盒子不像板子,是太厚了(笑哭)?內部配件:一個AI BOX包含MicroSD卡(FZ5C邊緣AI計算盒子),一根MicroUSB線,一份說明書,一個12V的電源適配器包含4種插頭。

FZ5完全看不到板子,真正切切一個“黑盒”的模樣。實物外觀如下圖所示。

外部功能接口示意圖如下。

非常硬核的接口配置,4個USB3.0口,值得注意的是,這里的HDMI是輸入源接口,而不是作為輸出的,視頻輸出接口是miniDP,這些接口在傳統的開發板上是并不常見的,可能這是今后AI開發板與傳統嵌入式開發板的一個分水嶺。FZ5具體的硬件框圖如下。

“黑盒”核心,全能SoC XCZU5EV

AI BOX FZ5雖然只一個成人巴掌大小的尺寸,但是擁有專業的AI應用潛力。核心采用賽靈思Zynq UltraScale + MPSoC  SoC XCZU5EV系列產品,記得FZ3采用的是XCZU3EG系列,從這點上也可大致推斷,FZ3,FZ5的命名有參考產品核心SoC的選型。

XCZU5EV完整規格型號為XCZU5EV-SFVC784,集成了 ARM 四核 Cortex-A53(PS),雙核 Cortex-R5(PS),Mali-400 MP2 圖形處理單元和Kintex Ultrascale + FPGA(PL)。四核 Cortex-A53 具有強大的計算能力,雙核 Cortex-R5 可用于實時處理應用,Mali-400 MP2 可用于加速圖形處理,VCU 可用于硬件視頻編解碼加速應用,而 FPGA 具有完全可編程性。簡直就是一個全能選手,配合豐富且常用的接口以及可擴展接口,可適應各種應用場景。

上手體驗

說那么說,實際上手體驗又是如何呢?

相比FZ3開發板類型,FZ5的黑盒裝無論是攜帶還是實際操作更加方便了,尤其加上出廠燒錄的MicroSD鏡像,讓你真正體驗什么叫開箱即用。

根據你實際的外設可以選擇不同的調試方式,比如USB轉串口,SSH,或者外接顯示器,可能只有外接顯示器比較麻煩,這里的輸出顯示是miniDP接口。而采用USB轉串口工具是最為方便的,真正的開箱即用。

但是USB轉串口調試對應設備的控制臺,在進行一般調試時可能會有冗余的打印信息,并且初次使用的話還需要安裝串口驅動 CP210x_Windows_Drivers。所以建議用戶使用網口調試,FZ5默認的IP是192.168.1.254,所以網口調試需將計算機的IP段設置為192.168.1.x

無論是USB轉串口調試,還是網口調試,FZ5在啟動后都要求用戶輸入login和password,即root & root,輸入成功,即可登錄設備系統。

FZ5 出廠搭載了Linux系統,開發者可以基于Linux系統進行應用程序進行開發,系統中也有自帶的深度學習預裝環境以及為模型推理的例程,用戶也可以直接使用。

主要調用流程:1.應用程序獲取視頻輸入->2.調用預測庫加載模型->3.調度模型和底層驅動加速模塊進行計算->4.獲得運行結果。

下面就來看看實際的體驗如何。

分類模型示例

讀取一張本地圖片,調用模型進行推理,并輸出結果。

考慮到簡單通用性,該示例從json文件中讀取模型和圖片信息,加載并執行。 執行時需要指定相應的配置文件。而配置文件其實是大同小異,我們可以看下Inceptionv2神經網絡模型的配置文件示例,以此為例。

其中各個參數的含義如下表所示。

因為FZ5上具有編譯能力,所以這里實際演示一下,進入到sample/classification示例的build目錄下進行編譯,如下如所示是已經編譯過的結果。

編譯結束后會在build 目錄生成如下幾個文件。

image_classify 為讀取本地圖片推理示例,運行./image_classify ../configs/resnet50/drink.json執行結果如下。


而video_classify 則是讀取攝像頭數據進行推理,需要連接攝像頭,這里是使用USB攝像頭,這個還好,但是,非??上У氖枪俜經]有配miniDP轉接口,因此就沒法連接顯示器,因此下面的demo演示只能看看系統打印的log。

運行./video_classify ../configs/resnet50/drink.json

執行結果如下。

目標檢測示例

和分類不同,物體檢測除了能知道物體的類型,還能檢測出物體所在的位置坐標。物體檢測也分了兩個示例,一個是在圖片上檢測物體,并繪制出坐標信息。還有通過攝像頭采集視頻,檢測在屏幕上繪制坐標信息。

同樣image_classify 讀取本地圖片推理示例。

運行./image_detection ../configs/vgg-ssd/screw.json


video_classify 則是讀取攝像頭數據進行推理。不過這里由于沒有外接顯示器而無法顯示。

不過,值得一提的是,針對一些需要將HDMI作為視頻源輸入接口的工業應用場景,FZ5提供了一路HDMI IN接口支持,系統以及軟硬件均做了相關適配,可以直接使用,非常人性化。

此外,FZ5的軟核仍在持續升級中,性能也將同步提升。相同網絡結構不同版本對算力要求不同,如有具體項目應用,也可聯系米爾科技官方申請定制優化。同樣,FZ5也可以像FZ3一樣運行EasyDL平臺模型預測示例,與FZ3也是異曲同工之妙,差別在于FZ5具有不同的接口和更高的性能,本文就要不再贅述,如有需要可以查看先前FZ3的評測。

小結

從面向評估研發階段的計算卡到面向批量化AI項目落地的高可靠性AI BOX,FZ3到FZ5完成“落地成盒”的蛻變,而它想傳達給你的就是:你只需要專注于你的應用,將AI加速的事交給邊緣AI計算盒子FZ5就是了。

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