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Instalar M.2 Coral en Raspberry Pi 5

Introducción​

El Coral M.2 Accelerator con Dual Edge TPU es un módulo M.2 que agrega dos coprocesadores Edge TPU a sistemas y productos existentes con un slot M.2 E-key disponible.

El Raspberry Pi 5 Flagship Development Computer está ensamblado con un potente procesador Arm de 64 bits a 2.4 GHz con cuatro núcleos y una GPU VideoCore VII a 800 MHz para gráficos impresionantes. Ofrece soporte avanzado para cámaras, conectividad versátil y periféricos mejorados, perfecto para tareas multimedia, de juegos e industriales.

Esta wiki te mostrará cómo instalar el Coral M.2 Accelerator en Raspberry Pi 5 y finalmente probaremos el Coral M.2 Accelerator.

Preparar Hardware​

Raspberry Pi 5 8GBRaspberry Pi M.2 HAT+Coral M.2 Accelerator B+M key
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Instalar Hardware​

pir

Instalar Python3.8​

El software Coral solo admite Python3.6 a Python3.9, pero la última versión de Raspberry Pi OS tiene Python3.11. Por lo tanto, necesitamos instalar Python3.8.

Paso 1: Actualizar el sistema​

Abre una terminal y ejecuta los siguientes comandos para actualizar el sistema:

sudo apt update
sudo apt full-upgrade

Paso 2: Instalar los requisitos​

Abre una terminal y ejecuta los siguientes comandos para instalar los paquetes requeridos:

sudo apt-get install -y build-essential tk-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libreadline6-dev libdb5.3-dev libgdbm-dev libsqlite3-dev libssl-dev libbz2-dev libexpat1-dev liblzma-dev zlib1g-dev libffi-dev tar wget vim

Paso 3: Descargar Python3.8​

Abre una terminal y ejecuta los siguientes comandos para descargar Python3.8:

wget https://www.python.org/ftp/python/3.8.0/Python-3.8.0.tgz

Paso 4: Instalar Python3.8​

Abre una terminal y ejecuta los siguientes comandos para instalar Python3.8:

sudo tar zxf Python-3.8.0.tgz
cd Python-3.8.0
sudo ./configure --enable-optimizations
sudo make -j 4
sudo make altinstall
cd ..

Paso 5: Verificar Python3.8​

Abre una terminal y ejecuta los siguientes comandos para verificar Python3.8:

python3.8 -V

El resultado debería ser:

pir

Paso 6: Crear un entorno virtual con Python3.8​

python3.8 -m venv coral_venv

Configurar los ajustes de hardware​

Abre una terminal y ejecuta los siguientes comandos para abrir config.txt:

sudo nano /boot/firmware/config.txt

Luego agrega el siguiente texto a config.txt:

[all]
# Habilitar el conector PCIe Externo.
dtparam=pciex1
kernel=kernel8.img
# Habilitar Pineboards Hat Ai
dtoverlay=pineboards-hat-ai

Guarda y cierra el archivo presionando CTRL+X, luego Y para confirmar. Y después reinicia el sistema.

sudo reboot

Verifica el kernel:

Abre una terminal y ejecuta los siguientes comandos para verificar el kernel:

note

Asegúrate de que tu versión del kernel sea 6.6.30 o superior

uname -a

Instalar el controlador PCIe y Edge TPU Runtime​

Paso 1: Entrar al entorno virtual​

source coral_venv/bin/activate

Paso 2: Instalar Edge TPU Runtime​

Agrega el repositorio del paquete Google Coral Edge TPU

echo "deb https://packages.cloud.google.com/apt coral-edgetpu-stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/coral-edgetpu.list

curl https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -

sudo apt-get update

Instala los paquetes necesarios y Edge TPU Runtime

sudo apt-get install cmake libedgetpu1-std devscripts debhelper dkms dh-dkms

Paso 3: Instalar el controlador PCIe​

git clone https://github.com/google/gasket-driver.git
cd gasket-driver
sudo debuild -us -uc -tc -b
cd ..
sudo dpkg -i gasket-dkms_1.0-18_all.deb

Configurar la regla udev​

Añadir una regla udev para gestionar los permisos del dispositivo:

Abre una terminal y ejecuta los siguientes comandos para configurar la regla udev:

sudo sh -c "echo 'SUBSYSTEM==\"apex\", MODE=\"0660\", GROUP=\"apex\"' >> /etc/udev/rules.d/65-apex.rules"

sudo groupadd apex

sudo adduser $USER apex

sudo reboot

Verificar Edge TPU​

lspci -nn | grep 089a

El resultado debería ser:

pir

ls /dev/apex_0

pir

Instalar la biblioteca PyCoral y probar el Edge TPU​

Paso 1: Instalar la biblioteca PyCoral​

source coral_venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
python3 -m pip install --extra-index-url https://google-coral.github.io/py-repo/ pycoral~=2.0

Paso 2: Probar el Edge TPU​

Instala los recursos para el ejemplo:

mkdir coral && cd coral
git clone https://github.com/google-coral/pycoral.git
cd pycoral
bash examples/install_requirements.sh classify_image.py

Prueba el Edge TPU:

python3 examples/classify_image.py \
--model test_data/mobilenet_v2_1.0_224_inat_bird_quant_edgetpu.tflite \
--labels test_data/inat_bird_labels.txt \
--input test_data/parrot.jpg

El resultado debería ser:

pir

Resultado​

Hemos instalado correctamente el acelerador M.2 Coral en una Raspberry Pi 5 y probado el Edge TPU. También ejecutamos el modelo YOLOv8s en el Coral M.2 Accelerator con cuantización int8, utilizando un tamaño de entrada de 640x640 y un tamaño de lote de 1. El tiempo de inferencia es aproximadamente de 800-1000 ms, lo que se traduce en alrededor de 1.1 cuadros por segundo (FPS).

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