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Instalar M.2 Coral no Raspberry Pi 5

Introdução​

O Coral M.2 Accelerator com Dual Edge TPU é um módulo M.2 que traz dois coprocessadores Edge TPU para sistemas e produtos existentes com um slot M.2 E-key disponível.

O Raspberry Pi Fifth Flagship Development Computer é montado com um poderoso processador Arm quad-core de 64 bits a 2,4GHz e uma GPU VideoCore VII de 800MHz para gráficos impressionantes. Ele oferece suporte avançado para câmera, conectividade versátil e periféricos aprimorados, perfeito para tarefas de multimídia, jogos e industriais.

Neste wiki, mostraremos como instalar o Coral M.2 Accelerator no Raspberry Pi 5 e, por fim, testaremos o Coral M.2 Accelerator.

Preparar Hardware​

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Instalar Hardware​

pir

Instalar Python3.8​

O software Coral oferece suporte apenas a Python3.6-Python3.9, mas a versão mais recente do Raspberry Pi OS Python é Python3.11. Portanto, precisamos instalar o Python3.8.

Passo 1: Atualizar o sistema​

Abra um terminal e execute os seguintes comandos para atualizar o sistema:

sudo apt update
sudo apt full-upgrade

Passo 2: Instalar dependências​

Abra um terminal e execute os seguintes comandos para instalar os pacotes necessários:

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

Passo 3: Fazer o download do Python3.8​

Abra um terminal e execute os seguintes comandos para fazer o download do Python3.8:

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

Passo 4: Instalar o Python3.8​

Abra um terminal e execute os seguintes comandos para instalar o 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 ..

Passo 5: Verificar o Python3.8​

Abra um terminal e execute os seguintes comandos para verificar o Python3.8:

python3.8 -V

O resultado deve ser:

pir

Passo 6: Criar um ambiente virtual com Python3.8​

python3.8 -m venv coral_venv

Configurar Definições de Hardware​

Abra um terminal e execute os seguintes comandos para abrir config.txt:

sudo nano /boot/firmware/config.txt

Em seguida, adicione o seguinte texto a config.txt:

[all]
# Enable the PCIe External connector.
dtparam=pciex1
kernel=kernel8.img
# Enable Pineboards Hat Ai
dtoverlay=pineboards-hat-ai

Salve e feche o arquivo pressionando CTRL+X e depois Y para confirmar. Em seguida, reinicie o sistema.

sudo reboot

Verifique o kernel:

Abra um terminal e execute os seguintes comandos para verificar o kernel:

nota

Certifique-se de que sua versão do kernel seja 6.6.30 ou superior

uname -a

Instalar o Driver PCIe e o Edge TPU Runtime​

Passo 1: Entrar no ambiente virtual​

source coral_venv/bin/activate

Passo 2: Instalar o Edge TPU Runtime​

Adicione o repositório de pacotes 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

Instale os pacotes necessários e o Edge TPU Runtime

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

Passo 3: Instalar o driver 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 a regra udev Adicione uma regra udev para gerenciar as permissões do dispositivo​

abra um terminal e execute os seguintes comandos para configurar a regra 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 o Edge TPU​

lspci -nn | grep 089a

O resultado deve ser:

pir

ls /dev/apex_0

pir

Instalar a biblioteca PyCoral e testar o Edge TPU​

Passo 1: Instalar a 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

Passo 2: Testar o Edge TPU​

Instale os recursos para o exemplo:

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

Teste o 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

O resultado deve ser:

pir

Resultado​

Instalamos com sucesso o acelerador M.2 Coral em um Raspberry Pi 5 e testamos o Edge TPU. Também executamos o modelo YOLOv8s no Coral M.2 Accelerator com quantização int8, usando um tamanho de entrada de 640x640 e um tamanho de lote de 1. O tempo de inferência é de aproximadamente 800-1000ms, o que se traduz em cerca de 1,1 quadros por segundo (FPS).

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