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(wǎng)絡(luò)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(shè)計的極高性價比AI開發(fā)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(yīng)用門檻,但是,事情顯然沒有到此為止,現(xiàn)在FZ5來了。
FZ5剛到手上的時候還是比較讓人激動的,不過讓人詫異的是FZ5真是出師不利,F(xiàn)Z5規(guī)格書上面標示的功能接口(5,6)是錯誤的,雖然不影響實際使用,但是這種低級錯誤不該啊。(電路城已將問題反饋給米爾科技,米爾反應(yīng)很快,告訴我們將糾正相關(guān)資料,重新印刷)
FZ5邊緣AI計算盒子
言歸正傳,F(xiàn)Z5,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(chǔ)上加400元。
FZ5摒棄了米爾科技傳統(tǒng)的包裝風格,可能盒子不像板子,是太厚了(笑哭)?內(nèi)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(tǒng)的開發(fā)板上是并不常見的,可能這是今后AI開發(fā)板與傳統(tǒng)嵌入式開發(fā)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(yè)的AI應(yīng)用潛力。核心采用賽靈思Zynq UltraScale + MPSoC SoC XCZU5EV系列產(chǎn)品,記得FZ3采用的是XCZU3EG系列,從這點上也可大致推斷,F(xiàn)Z3,F(xiàn)Z5的命名有參考產(chǎn)品核心SoC的選型。
XCZU5EV完整規(guī)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(yīng)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(yīng)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(yīng)各種應(yīng)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(fā)板類型,F(xiàn)Z5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(jù)你實際的外設(shè)可以選擇不同的調(diào)試方式,比如USB轉(zhuǎn)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(zhuǎn)串口工具是最為方便的,真正的開箱即用。
但是USB轉(zhuǎn)串口調(diào)試對應(yīng)設(shè)備的控制臺,在進行一般調(diào)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(qū)動 CP210x_Windows_Drivers。所以建議用戶使用網(wǎng)口調(diào)試,F(xiàn)Z5默認的IP是192.168.1.254,所以網(wǎng)口調(diào)試需將計算機的IP段設(shè)置為192.168.1.x
無論是USB轉(zhuǎn)串口調(diào)試,還是網(wǎng)口調(diào)試,F(xiàn)Z5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(shè)備系統(tǒng)。
FZ5 出廠搭載了Linux系統(tǒng),開發(fā)者可以基于Linux系統(tǒng)進行應(yīng)用程序進行開發(fā),系統(tǒng)中也有自帶的深度學習預(yù)裝環(huán)境以及為模型推理的例程,用戶也可以直接使用。
主要調(diào)用流程:1.應(yīng)用程序獲取視頻輸入->2.調(diào)用預(yù)測庫加載模型->3.調(diào)度模型和底層驅(qū)動加速模塊進行計算->4.獲得運行結(jié)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(diào)用模型進行推理,并輸出結(jié)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(zhí)行。執(zhí)行時需要指定相應(yīng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的配置文件示例,以此為例。
其中各個參數(shù)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(jīng)編譯過的結(jié)果。
編譯結(jié)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(zhí)行結(jié)果如下。
而video_classify 則是讀取攝像頭數(shù)據(jù)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?jīng)]有配miniDP轉(zhuǎn)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(tǒng)打印的log。
運行./video_classify ../configs/resnet50/drink.json
執(zhí)行結(jié)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(shù)據(jù)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(yè)應(yīng)用場景,F(xiàn)Z5提供了一路HDMI IN接口支持,系統(tǒng)以及軟硬件均做了相關(guān)適配,可以直接使用,非常人性化。
此外,F(xiàn)Z5的軟核仍在持續(xù)升級中,性能也將同步提升。相同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不同版本對算力要求不同,如有具體項目應(yīng)用,也可聯(lián)系米爾科技官方申請定制優(yōu)化。同樣,F(xiàn)Z5也可以像FZ3一樣運行EasyDL平臺模型預(yù)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(jié)
從面向評估研發(fā)階段的計算卡到面向批量化AI項目落地的高可靠性AI BOX,F(xiàn)Z3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(yīng)用,將AI加速的事交給邊緣AI計算盒子FZ5就是了。
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恩智浦平臺提供硬件和軟件級別的安全邊緣計算,提供基本技術(shù),支持低功耗、低延遲、高吞吐量的解決方案,以實現(xiàn)更高的效率、便利性、隱私性和安全性。
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以太網(wǎng):
· 支持通道2和通道3的SGMII 1G PHY
· 支持AQR106/107 10G PHY與XFI/2.5G SGMII
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