”
GENESIS Dev Env Beta を試してみる1”の続き。
クラウドで完結するビジョンAIのエッジデバイス評価プラットフォームのフィックスターズさんの
GENESIS Dev Env Beta を試してみようということで、前回は、Crosswalk Object Detection プロジェクトを作成し、レポート作成を行い、コンパイル途中で終了した。今回はその続きをやってみよう。
コンパイルが終了したが、実行時間なのどのパラメータは表示されていない。(この時は分からなかったが、たぶんブラウザでリロードすれば表示されたのだと思う)

パターン比較をしてみよう。
Pattern4 の Jetson Nano と Pattern9 の Ultra96 にチェックを入れて、”パターンを比較”ボタンをクリックした。
すると、最適化パターン 4 と最適化パターン 9 の比較結果が表示された。

Ultra96 はソフトウェアでは遅いプロセッサということになり、Object Detection/detection の実行時間が Jetson Nano と比べると、とっても長い。やはりハードウェアのアクセラレーションが必要だ。
レポートに戻ると、今度は各データが表示されていた。




「実行時間」タブをクリックした時の表示内容を示す。

Ultra96 がダントツに長い。これは完全ソフトウェアで、FPGA によるアクセラレーションができていないからだ。FPGA によるアクセラレーション機能は来年の 1 月から順次追加されるということだ。
次に、「消費電力」タブをクリックした時の表示内容を示す。

消費電力では、Ultra96 が一番低い。
「スループット」タブをクリックした時の表示内容を示す。

Coral Dev Board がダントツにスループットが大きい。さすが Google 。
「コストパフォマンス」タブをクリックした時の表示内容を示す。

やはり、Coral Dev Board がダントツだ。
- 2020年12月24日 04:41 |
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クラウドで完結するビジョンAIのエッジデバイス評価プラットフォームのフィックスターズさんの
GENESIS Dev Env Beta を試してみよう。
BETA 版の内は、すべての機能を無償で試せるそうだ。
なお、
GENESIS DevEnv Documents を見ながら進めていく。
まずは、
GENESIS Dev Env Beta のページから ”BETA 版を使ってみる”をクリックして登録した。
ログインを行った。
Project が表示された。

新規プロジェクト・ボタンをクリックした。
プロジェクト・テンプレート画面が表示された。

Crosswalk Object Detection を選択した。
Crosswalk Object Detection をクリックする。すると、テンプレート紹介画面が表示された。

Crosswalk Object Detection プロジェクトが作成された。
右にプロジェクトの構成が表示されている。
左は、部品(ビルディングブロック)で右にドラック&ドロップできるのだろう?

ビルディングブロックをクリックすると、右にプロパティが表示される。
2番めの BayerDownscaleUInt16 ビルディングブロックをクリックしたところだ。

プレビューからプレビュー作成ボタンを選択した。

すると、プレビューボタンに小さい緑色の丸が表示され、各ブロックをクリックするとプレビューが表示されるようになった。

Object Detection ブロックをクリックすると、物体認識されてバウンディング・ボックスも表示されていた。

プレビューボタンをクリックすると、こんな感じに表示された。

レポート作成ボタンをクリックした。

レポートの設定、画面が表示された。
Avnet Ultra96 もある。(それで GENESIS Dev Env をやってみる気になったのだった。。。)
実行ボタンをクリックした。

Untitled Report が生成されて、選択したデバイス毎に最適化コンパイルして、アプリケーションを実デバイスで実行して、ベンチマークするようだ。現在進行中となっている。


- 2020年12月23日 04:32 |
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