Instalar M.2 Coral en Raspberry Pi 5
Introducción
El Acelerador M.2 Coral con TPU Edge Dual es un módulo M.2 que aporta dos coprocesadores Edge TPU a sistemas y productos existentes con una ranura M.2 E-key disponible.
Raspberry Pi Fifth Flagship Development Computer está ensamblado con un potente procesador Arm de cuatro núcleos de 64 bits a 2.4GHz y una GPU VideoCore VII de 800MHz para gráficos impresionantes. Ofrece soporte avanzado para cámaras, conectividad versátil y periféricos mejorados, perfecto para tareas multimedia, gaming e industriales.
En este wiki te mostraremos cómo instalar el Acelerador M.2 Coral en Raspberry Pi 5 y finalmente probaremos el Acelerador M.2 Coral.
Preparar Hardware
| Raspberry Pi 5 8GB | Raspberry Pi M.2 HAT+ | Acelerador M.2 Coral B+M key |
|---|---|---|
 |  |  |
Instalar Hardware
Instalar Python3.8
El software de Coral solo soporta Python3.6-Python3.9, pero la versión más reciente de Python en Raspberry Pi OS es 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 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:
Paso 6: Crear un entorno virtual con Python3.8
python3.8 -m venv coral_venv
Configurar Ajustes de Hardware
Abre una terminal y ejecuta los siguientes comandos para abrir config.txt:
sudo nano /boot/firmware/config.txt
Y luego añade el siguiente texto a config.txt:
[all]
# Enable the PCIe External connector.
dtparam=pciex1
kernel=kernel8.img
# Enable 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
Verificar el kernel:
Abre una terminal y ejecuta los siguientes comandos para verificar el kernel:
Asegúrate de que la versión de tu kernel sea 6.6.30 o superior.
uname -a
Instalar el Controlador PCIe y el Runtime de Edge TPU
Paso 1: Ingresar al entorno virtual
source coral_venv/bin/activate
Paso 2: Instalar Edge TPU Runtime
Agregar el repositorio de paquetes de 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
Instalar 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
abrir una terminal y ejecutar 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:
ls /dev/apex_0
Instalar la biblioteca PyCoral y probar la 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 la TPU Edge
Instalar 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:
Resultado
Hemos instalado exitosamente el acelerador M.2 Coral en una Raspberry Pi 5 y probado la Edge TPU. También ejecutamos el modelo YOLOv8s en el Acelerador M.2 Coral con cuantización int8, usando un tamaño de entrada de 640x640 y un tamaño de lote de 1. El tiempo de inferencia es aproximadamente 800-1000ms, lo que se traduce en alrededor de 1.1 fotogramas por segundo (FPS).
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