Introducción a la Serie R2000
La reComputer AI R2000® es una poderosa computadora diseñada para el cómputo Edge de Inteligencia Artificial (IA) basada en la Raspberry Pi 5. Cuenta un procesador quad-core ARM Cortex-A76, 8GB de memoria RAM, soporte para SSD M.2, y un módulo acelerador de IA Hailo-8 que provee hasta 26 TOPS de capacidad de cálculo. La R2000 permite ejecutar modelos de IA en tiempo real, a baja latencia y con gran eficiencia, siendo una opción perfecta para una amplia gama de aplicaciones de IA, incluyendo análisis de video mediante IA, visión por computadora, y cómputo Edge inteligente.
Características
Capacidades de Refrigeración Potentes: Su diseño compacto y arquitectura térmica optimizada lo hacen altamente adecuado para su implementación en entornos con recursos limitados, proporcionando un excelente rendimiento de refrigeración.
Rendimiento Increíble: Equipado con Raspberry Pi 5, con un CPU quad-core Cortex-A76 y hasta 8GB de RAM.
26 Tera-Operaciones por Segundo: Impulsado por el acelerador de IA Hailo, ofreciendo una potencia de cómputo integrada de hasta 26 TOPS.
Conectividad Inalámbrica: Wi-Fi de doble banda y Bluetooth 5.0/BLE.
Extensa Conectividad: 2x HDMI 4Kp60, 1x puerto Ethernet, 2x USB 3.0, 2x USB 2.0.
Opciones de Almacenamiento Flexible: La ranura PCIe 2.0 de doble M.2 admite tanto un acelerador de IA como almacenamiento SSD.
Especificaciones
| Parámetros | Descripción |
|---|---|
| Especificaciones de Hardware | |
| CPU | Raspberry Pi 5, 2.4GHz, procesador de cuatro núcleos de 64 bits Arm Cortex-A76 |
| GPU | Raspberry Pi 5, VideoCore VII |
| Procesador de IA | Módulo de Aceleración Hailo-8 M.2, 26 Teraoperaciones por segundo |
| RAM | 8GB SDRAM |
| Sistema Operativo | Raspberry Pi OS, Ubuntu |
| Especificaciones del Sistema | |
| Fuente de Alimentación | Alimentación de 5V/5A CC a través de USB-C, compatible con Power Delivery |
| Decodificador de Video | Decodificador HEVC 4Kp60 |
| Wi-Fi | Wi-Fi® de doble banda 802.11ac |
| Bluetooth | Bluetooth 5.0 / BLE |
| Botón de Encendido | Incluido (Encendido/Apagado) |
| Interfaz | |
| Almacenamiento | 1 ranura para tarjeta microSD, con soporte para modo SDR104 de alta velocidad |
| Ranura M.2 | 2 ranuras M.2, compatibles con SSD NVMe M.2 y módulo de aceleración Hailo M.2 |
| Puertos USB | 2 × puertos USB 3.0 |
| 2 × puertos USB 2.0 | |
| Ethernet | 1 × 10/100/1000 Mbps |
| Cámara/Pantalla | 2 × transceptores MIPI de 4 carriles para cámara/pantalla |
| Salida de Video | 2 × puertos micro HDMI (4Kp60) |
| Condiciones Ambientales | |
| Protección contra Ingreso de Polvo/Líquidos | IP40 |
| Temperatura de Funcionamiento | 0-45°C |
| Otros | |
| Garantía | 1 año |
| Vida Útil del Producto | Hasta al menos enero de 2036 |
| Certificación | CE, FCC, Telec, RoHS, REACH |
Introducción a Hailo
Introducción al hardware
Hailo ofrece procesadores de IA de última generación, diseñados específicamente para aplicaciones de aprendizaje profundo de alto rendimiento en dispositivos Edge. Las soluciones de la compañía están enfocadas en habilitar la próxima era de IA generativa en Edge, junto con capacidades avanzadas de percepción y mejora de video, impulsadas por aceleradores de IA y procesadores de visión.
El reComputer_R2000, equipado con el acelerador NPU Hailo-8, que proporciona 26 TOPs de rendimiento en IA, es capaz de alcanzar más de 200 FPS con YOLOv8s.
Introducción al software
La suite de software de IA de Hailo proporciona herramientas potentes para ejecutar modelos de IA de manera eficiente en aceleradores de hardware. Está diseñada para integrarse sin problemas con los frameworks de aprendizaje profundo existentes, ofreciendo flujos de trabajo fluidos para los desarrolladores.
El proceso implica la generación de un archivo HEF (Hailo Executable Binary File) a partir de un archivo ONNX dentro del Model Build Environment. Una vez creado, el archivo HEF se transfiere a la máquina de inferencia (Runtime Environment), donde se utiliza para ejecutar la inferencia mediante la API HailoRT.
El script proporcionado facilita la conversión de un archivo ONNX a un archivo HEF dentro del Model Build Environment.
Nota:
Si deseas conocer más sobre los ejemplos de uso del NPU Hailo, haz clic en este enlace.
Resumen del Hardware
Instalar el Sistema Operativo (Flash OS)
Necesitas una tarjeta SD y un lector de tarjetas. Inserta la tarjeta SD en el lector y luego conecta el lector a la computadora anfitriona mediante un puerto USB.
Para computadoras con Windows
Paso 1. Descarga el instalador de rpiboot haciendo clic aquí para instalar los controladores necesarios y la herramienta de arranque.
Paso 2. Conecta la reComputer R1000 a la PC mediante un cable USB Tipo-C.
- Windows detectará el hardware e instalará los controladores necesarios automáticamente.
Paso 3. Busca la herramienta rpiboot que instalaste previamente y ábrela.
Paso 4. Abre el Explorador de archivos y verifica que la eMMC del Compute Module 4 aparezca como un dispositivo de almacenamiento masivo USB.
Paso 5. Descarga el software Raspberry Pi Imager desde aquí.
Paso 6. Abre el software Raspberry Pi Imager.
- Paso 7. Presiona CTRL + SHIFT + X en el teclado para abrir la ventana de Opciones Avanzadas.
Aquí puedes configurar el nombre del host, habilitar SSH, establecer una contraseña, configurar Wi-Fi, establecer la configuración regional y más.
El sistema tiene un nombre de usuario y contraseña preestablecidos. Configura el nombre de usuario predeterminado como "recomputer" y la contraseña como "12345678" al iniciar sesión.
Si estableces credenciales diferentes y experimentas problemas, vuelve a flashear el sistema operativo si compraste una unidad de la primera producción de reComputer R1000.
-- Paso 8. Haz clic en CHOOSE OS y selecciona tu sistema operativo preferido.
NOTA: Puedes seleccionar otros sistemas operativos, como Ubuntu de 64 bits, navegando hasta la opción Other general purpose OS.
También puedes utilizar este enlace para descargar directamente el archivo de imagen:
Paso 9. Haz clic en CHOOSE STORAGE y selecciona la unidad eMMC conectada.
Paso 10. Finalmente, haz clic en WRITE.
Espera unos minutos hasta que el proceso de escritura se complete.
- Paso 11. Cambia el interruptor de modo de arranque (Boot Mode switch) de vuelta a la posición Modo normal (Normal mode).
Ahora puedes saltar directamente a aquí.
Para computadoras Mac
Necesitas instalar Homebrew antes de proceder con los siguientes pasos.
Abre una terminal y escribe brew -V para verificar si tienes configurado correctamente el entorno de Homebrew. Deberías ver la versión instalada de Homebrew.
- Paso 1. Clonar el repositorio usbboot
git clone --depth=1 https://github.com/raspberrypi/usbboot
cd usbboot
- Paso 2. Instalar libusb
brew install libusb
- Paso 3. Instalar pkg-config
brew install pkg-config
- Paso 4. Compilar usando
make
make
- Paso 5. Ejecutar el binario
sudo ./rpiboot
Paso 6. Conectar el reComputer R1000 a la computadora Mac mediante un cable USB Tipo-C.
Paso 7. Descargar e instalar la aplicación Raspberry Pi Imager visitando este enlace.
Paso 8. Abrir la aplicación Raspberry Pi Imager.
<p style={{textAlign: 'center'}}><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/102110497/RPI_Imager.png" alt="pir" width="600" height="auto"/></p>
- Paso 9. Presiona CTRL + SHIFT + X en el teclado para abrir la ventana de Opciones Avanzadas.
<p style={{textAlign: 'center'}}><img src="http://files.seeedstudio.com/wiki/ReTerminal/rpi-imager-advanced.png" alt="pir" width="600" height="auto"/></p>
Aquí puedes configurar un nombre de host, habilitar SSH, establecer una contraseña, configurar Wi-Fi, ajustar la configuración regional y más.
El sistema tiene preconfigurados un nombre de usuario y una contraseña. Por favor, establece el nombre de usuario predeterminado en "recomputer" y la contraseña en "12345678" al iniciar sesión.
Si configuras credenciales diferentes y tienes problemas, por favor, vuelve a flashear el sistema operativo si compraste la primera tanda del reComputer R1000.
- Paso 10. Haz clic en CHOOSE OS y selecciona tu sistema operativo preferido.
<p style={{textAlign: 'center'}}><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/ReTerminal/OS-select.png" alt="pir" width="600" height="auto"/></p>
NOTA: Puedes seleccionar otros sistemas operativos, como Ubuntu de 64 bits, navegando hasta la opción Other general purpose OS.
<div align="center"><img width={600} src="https://files.seeedstudio.com/wiki/reComputer-R1000/recomputer_r_images/35.png" /></div>
O puedes utilizar este enlace para descargar el archivo de imagen:
Paso 11. Haz clic en CHOOSE STORAGE y selecciona la unidad eMMC conectada.
Paso 12. Finalmente, haz clic en WRITE.
<p style={{textAlign: 'center'}}><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/102110497/RPI_Imager_Final.png" alt="pir" width="600" height="auto"/></p>
Por favor, espera unos minutos hasta que el proceso de flasheo se complete.
- Paso 13. Cambia el interruptor de modo de arranque de vuelta a la posición Normal mode.
Ahora puedes saltar a aquí.
Para computadoras con Linux
Usaremos Git para obtener el código fuente de rpiboot, así que asegúrate de que Git esté instalado.
- Paso 1. Abre una ventana de Terminal y escribe lo siguiente para actualizar la lista de paquetes:
sudo apt-get update
- Paso 2. Instala Git con el siguiente comando:
sudo apt install git pkg-config make gcc libusb-1.0-0-dev
- Paso 3. Git podría generar un error si la fecha no está configurada correctamente. Escribe lo siguiente para corregirlo:
sudo date MMDDhhmm
NOTA: Donde MM es el mes, DD es el día, y hh y mm son las horas y minutos respectivamente.
- Paso 4. Clona el repositorio de la herramienta usbboot:
git clone --depth=1 https://github.com/raspberrypi/usbboot
cd usbboot
- Paso 5. Compila e instala la herramienta usbboot:
make
Paso 6. Conecta la reComputer R1000 a la PC mediante un cable USB Tipo-C.
Paso 7. Ejecuta la herramienta usbboot, que esperará una conexión:
sudo ./rpiboot
El resultado se muestra a continuación:
<p style={{textAlign: 'center'}}><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/reComputer-R1000/recomputer_r_images/result_of_command.png" alt="pir" width="1000" height="auto"/></p>
- Paso 8. Descarga e instala snap:
sudo apt install snap
- Paso 9. Descarga e instala rpi-imager:
snap install rpi-imager
- Paso 10. Abre el software Raspberry Pi Imager.
rpi-imager
El resultado se muestra a continuación:
<p style={{textAlign: 'center'}}><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/reComputer-R1000/recomputer_r_images/linux_interface.png" alt="pir" width="1000" height="auto"/></p>
- Paso 11. Presiona CTRL + SHIFT + X en el teclado para abrir la ventana de Opciones Avanzadas.
Configura un nombre de host, establece una contraseña, configura WiFi y ajusta las configuraciones regionales.
<p style={{textAlign: 'center'}}><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/reComputer-R1000/recomputer_r_images/cltaltx.png" alt="pir" width="600" height="auto"/></p>
Habilita SSH:
<p style={{textAlign: 'center'}}><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/ReTerminal/enable_ssh.png" alt="pir" width="600" height="auto"/></p>
Aquí puedes configurar un nombre de host, habilitar SSH, establecer una contraseña, configurar WiFi, ajustar configuraciones de idioma y más.
El sistema tiene preestablecidos un nombre de usuario y una contraseña. Por favor, usa "recomputer" como nombre de usuario y "12345678" como contraseña al iniciar sesión.
Si estableces credenciales diferentes y encuentras problemas, por favor, vuelve a flashear el sistema operativo si compraste la primera tanda del reComputer R1000.
- Paso 12. Haz clic en CHOOSE OS y selecciona tu sistema operativo preferido.
<div align="center"><img width={600} src="https://files.seeedstudio.com/wiki/reComputer-R1000/recomputer_r_images/system.png" /></div>
NOTA: Puedes seleccionar otros sistemas operativos como Ubuntu de 64 bits navegando en Other general purpose OS.
<div align="center"><img width={600} src="https://files.seeedstudio.com/wiki/reComputer-R1000/recomputer_r_images/35.png" /></div>
También puedes usar este enlace para descargar la imagen del sistema:
Paso 13. Haz clic en CHOOSE STORAGE y selecciona la unidad eMMC conectada.
Paso 14. Finalmente, haz clic en NEXT y luego en YES.
<p style={{textAlign: 'center'}}><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/ReTerminal/next-yes.png" alt="pir" width="600" height="auto"/></p>
Por favor, espera unos minutos hasta que el proceso de flasheo se complete.
El resultado se muestra a continuación:
<p style={{textAlign: 'center'}}><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/reComputer-R1000/recomputer_r_images/flash_finish.png" alt="pir" width="600" height="auto"/></p>
Arranque desde NVME
Actualizar EEPROM
Este método funciona si tienes una tarjeta SD y has iniciado correctamente el dispositivo.
Por favor, asegúrate de que tu sistema es la versión más reciente de Raspberry Pi (Bookworm o posterior) y que el firmware de tu RPi 5 está actualizado al 06/12/2023 o más reciente,
de lo contrario, es posible que no reconozca las configuraciones relacionadas con NVME.
Paso 1: Asegúrate de que tu sistema Raspberry Pi está actualizado (Bookworm o posterior).
Ejecuta el siguiente comando para actualizar el firmware de la RPi 5:
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo rpi-eeprom-update # Si no está actualizado después de diciembre de 2023, usa este comando para iniciar la herramienta de configuración
sudo raspi-config
Desplázate hacia abajo hasta Advanced Options y presiona Enter:
<div align="center"><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/M.2_Hat/new/g_1.png" alt="pir" width="700" height="auto" /></div>
Desplázate hasta Bootloader Version y presiona Enter:
<div align="center"><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/M.2_Hat/new/g_2.png" alt="pir" width="700" height="auto" /></div>
Finalmente, elige Latest y presiona Enter:
<div align="center"><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/M.2_Hat/new/g_3.png" alt="pir" width="700" height="auto" /></div>
Selecciona No aquí - quieres el bootloader más reciente.
<div align="center"><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/M.2_Hat/new/g_4.png" alt="pir" width="700" height="auto" /></div>
Sal de la herramienta seleccionando Finish:
<div align="center"><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/M.2_Hat/new/g_5.png" alt="pir" width="700" height="auto" /></div>
Si se te solicita reiniciar, selecciona Yes:
<div align="center"><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/M.2_Hat/new/g_6.png" alt="pir" width="700" height="auto" /></div>
Paso 2: Copiar el sistema operativo al SSD NVME
Haz clic en Aplicaciones => Accesorios => SD Card Copier en la pantalla principal,
ejecuta el programa SD Card Copier y copia el sistema operativo al SSD NVME, como se muestra en la imagen:
<div align="center"><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/M.2_Hat/copy.gif" alt="pir" width="700" height="auto" /></div>
Configurar la Raspberry Pi para arrancar desde el SSD NVMe
Si tienes fácil acceso a la ranura de la tarjeta SD, puedes apagar tu Raspberry Pi, extraer la tarjeta SD y (si todo funciona como se espera)
debería arrancar automáticamente desde tu unidad NVMe la próxima vez que la enciendas.
Si deseas dejar la tarjeta SD en su lugar y aun así arrancar desde NVMe, necesitarás cambiar el orden de arranque.
Paso 1: Ingresa el siguiente comando:
sudo raspi-config
Desplázate hasta Advanced Options y presiona Enter:
<div align="center"><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/M.2_Hat/new/s_1.png" alt="pir" width="700" height="auto" /></div>
Paso 2: Desplázate hasta Boot Order y presiona Enter:
<div align="center"><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/M.2_Hat/new/s_2.png" alt="pir" width="700" height="auto" /></div>
Paso 3: Elige NVMe/USB Boot y presiona Enter:
<div align="center"><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/M.2_Hat/new/s_3.png" alt="pir" width="700" height="auto" /></div>
Se confirmará la configuración. Presiona Enter:
<div align="center"><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/M.2_Hat/new/s_4.png" alt="pir" width="700" height="auto" /></div>
Paso 4: Regresa a la pantalla principal seleccionando Back o presionando la tecla Esc. Luego, navega hasta Finish usando la tecla de cursor derecha.
<div align="center"><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/M.2_Hat/new/s_5.png" alt="pir" width="700" height="auto" /></div>
Se te preguntará si deseas reiniciar ahora. Haz clic en Yes:
<div align="center"><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/M.2_Hat/new/s_6.png" alt="pir" width="700" height="auto" /></div>
Flashear Ubuntu en NVME
Primero: Actualizar EEPROM con una tarjeta SD
Consulta este enlace para más detalles.
Para establecer el arranque desde NVMe como la máxima prioridad, usa el siguiente comando:
sudo rpi-eeprom-config --edit
Luego, edita la configuración de rpi-eeprom-config como se muestra a continuación:
BOOT_UART=1
BOOT_ORDER=0xf461
NET_INSTALL_AT_POWER_ON=1
PCIE_PROBE=1
Presiona Ctrl+X, ingresa y y presiona Enter para guardar los cambios.
El resultado se verá así:
<div align="center"><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/reComputer-R2000/chang_eeprom.png" alt="pir" width="700" height="auto" /></div>
Segundo: Grabar Ubuntu en el NVMe
Abre Raspberry Pi Imager:
<div align="center"><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/reComputer-R2000/flashos1.png" alt="pir" width="700" height="auto" /></div>
Selecciona el sistema operativo Ubuntu:
<div align="center"><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/reComputer-R2000/flashos2.png" alt="pir" width="700" height="auto" /></div>
Finalmente, haz clic en Next y espera a que el proceso de flasheo se complete.
Tercero: Reemplazar el archivo del sistema operativo
Instala pcie-fix.dtbo desde este enlace.
Copia el archivo pcie-fix.dtbo en la carpeta /overlays como se muestra a continuación:
<div align="center"><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/reComputer-R2000/replace_file1.png" alt="pir" width="700" height="auto" /></div>
Modifica el archivo config.txt, añadiendo dtoverlay=pcie-fix al final del archivo, como se muestra aquí:
<div align="center"><img src="https://files.seeedstudio.com/wiki/reComputer-R2000/replace_file2.png" alt="pir" width="700" height="auto" /></div>
Luego, presiona Ctrl+X, ingresa y y presiona Enter para guardar el archivo.
Consumo de energía y temperatura
⚠️ Nota: El estado de espera se probó bajo las siguientes condiciones:
la interfaz gráfica estaba deshabilitada, el Bluetooth estaba apagado y el Wi-Fi estaba deshabilitado.
Los comandos utilizados fueron los siguientes:
sudo ifconfig wlan0 down
sudo systemctl stop bluetooth
sudo systemctl stop lightdm
| Condición | Consumo de energía | Temperatura |
|---|---|---|
| En espera | 5.9W | CPU: 46°C |
| Operación normal | 6.3W | CPU: 53°C |
| Carga máxima | 16.2W | CPU: 75°C, Hailo-8: 81°C |
Aplicaciones
Frigate
Frigate es un NVR (Grabador de Video en Red) de código abierto diseñado para la detección de objetos en tiempo real utilizando Inteligencia Artificial. Se integra con cámaras existentes y emplea modelos de aprendizaje automático, como TensorFlow y Coral, para realizar detección de objetos en transmisiones de video. Frigate está optimizado para el procesamiento de video con baja latencia y alto rendimiento, ofreciendo funciones como detección de movimiento, transmisión de video en vivo y alertas automatizadas.
Nota: Si deseas obtener más información sobre este proyecto, consulta este enlace.
YOLO
La serie de modelos YOLO (You Only Look Once) son una familia de modelos de detección de objetos en tiempo real diseñados para ofrecer velocidad y precisión. A diferencia de los métodos tradicionales de detección de objetos, que realizan la propuesta de regiones y la clasificación por separado, YOLO realiza ambas tareas en un único paso de la red neuronal, lo que lo hace mucho más rápido. Los modelos YOLO dividen la imagen en una cuadrícula y predicen cuadros delimitadores y probabilidades de clase para cada celda.
Con el paso del tiempo, YOLO ha evolucionado a través de diversas versiones, con mejoras en precisión, velocidad y capacidad para detectar objetos más pequeños. Modelos como YOLOv4, YOLOv5 y las versiones más recientes YOLOv7 y YOLOv8 se utilizan ampliamente en aplicaciones como vigilancia, vehículos autónomos y robótica.
Nota: Si deseas obtener más información sobre este proyecto, consulta este enlace.
CLIP
CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) es un modelo de aprendizaje automático desarrollado por OpenAI que puede comprender imágenes y texto en conjunto. Está entrenado para asociar imágenes con descripciones textuales correspondientes, lo que le permite realizar tareas que involucran ambas modalidades.
CLIP es capaz de aprendizaje sin necesidad de entrenamiento específico (zero-shot learning), lo que significa que puede reconocer objetos y conceptos en imágenes sin haber sido entrenado explícitamente en esas categorías. Ha demostrado un sólido desempeño en diversas tareas, como clasificación de imágenes, detección de objetos e incluso generación de descripciones textuales de imágenes.
Nota: Si deseas obtener más información sobre este proyecto, consulta este enlace.
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