libedgetpu

libedgetpu

Coral设备边缘AI推理的高性能运行时库

libedgetpu是一个开源项目,为Coral设备提供用户空间运行时驱动。支持多平台构建和ARM架构交叉编译,优化Edge TPU性能实现高效边缘AI推理。提供Docker、Bazel和Makefile构建方式,适用于Linux、macOS和Windows等主流操作系统。使用USB加速器时需注意散热问题,建议在适宜温度下操作以确保安全。

Edge TPUCoral设备libedgetpu编译构建TensorFlowGithub开源项目

Edge TPU 运行时库 (libedgetpu)

本仓库包含 Coral 设备 用户空间级运行时驱动程序的源代码。该软件以二进制形式分发在 coral.ai/software

构建

有三种方法可以构建 libedgetpu:

  • Docker + Bazel:兼容 Linux、MacOS 和 Windows(通过 Dockerfile.windows 和 build.bat),此方法确保已知良好的构建环境,并拉取所需的所有外部依赖项。
  • Bazel:支持 Linux、macOS 和 Windows(通过 build.bat)。使用此技术之前需要适当的环境设置。
  • Makefile:仅支持 Linux 和本机构建,这种策略是纯 Makefile,不需要在运行时拉取 Bazel 或外部依赖项。

Bazel + Docker [推荐]

对于 Debian/Ubuntu,安装以下库:

$ sudo apt install docker.io devscripts

在 Docker 容器内构建 Linux 二进制文件(适用于 Linux 和 macOS):

DOCKER_CPUS="k8" DOCKER_IMAGE="ubuntu:22.04" DOCKER_TARGETS=libedgetpu make docker-build
DOCKER_CPUS="armv7a aarch64" DOCKER_IMAGE="debian:bookworm" DOCKER_TARGETS=libedgetpu make docker-build

所有构建的二进制文件都放在 out 目录中。请注意,bazel-* 不会从 Docker 容器复制到主机。

分别为 arm64armhfamd64 打包 Debian deb:

debuild -us -uc -tc -b -a arm64 -d
debuild -us -uc -tc -b -a armhf -d
debuild -us -uc -tc -b -a amd64 -d

Bazel

bazel 的版本需要与相应 tensorflow 版本推荐的版本相同。例如,编译 TF 2.16.1 需要 Bazel 6.5.0

当前支持的 tensorflow 版本是 2.16.1

在 Linux 和 macOS 上构建本机二进制文件:

$ make

Linux 所需的库:

$ sudo apt install python3-dev

在 Windows 上构建本机二进制文件:

$ build.bat

在 Linux 上交叉编译 ARMv7-A(32 位)和 ARMv8-A(64 位):

$ CPU=armv7a make
$ CPU=aarch64 make

打包 Debian deb:

debuild -us -uc -tc -b

MacOS 注意事项:在 MacOS 上编译失败。两个要求:

  • 安装 flatbuffers(通过 macports)
  • 编译失败后,在 bazel 创建的临时文件 /var/tmp/_bazl_xxxxx/xxxxxxxxxxxxx/external/local_config_cc/BUILD 第 48 行添加以下内容:
"darwin_x86_64": ":cc-compiler-darwin",

重复编译。

Makefile

如果只为本机系统构建,可以通过移除 Bazel(和 Docker)来显著降低构建的复杂性。这种简单方法只构建所需内容,移除构建时依赖获取,提高速度,并使用上游 Debian 包。

准备系统需要以下包(在 Debian Bookworm、Bullseye 或 Buster-Backports 上可用):

sudo apt install libabsl-dev libflatbuffers-dev

接下来,需要在所需的检出点克隆 Tensorflow 仓库(不建议使用 TF 最新版本)。如果计划使用 libcoral 或 pycoral 库,这应与这些仓库 WORKSPACE 文件中的版本匹配。例如,如果使用 TF2.15,我们可以查看 TF 仓库中的该标签,获取该稳定版本的最新提交,然后检出该地址:

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow
git checkout v2.16.1

构建库:

TFROOT=<Tensorflow 目录> make -f makefile_build/Makefile -j$(nproc) libedgetpu

支持

如果您对该库有疑问、评论或请求,请联系 coral-support@google.com

许可证

Apache License 2.0

警告

如果您使用 Coral USB 加速器,根据计算工作负载和运行频率,它在操作过程中可能会发热。长时间操作后触摸 USB 加速器的金属部分可能会导致不适和/或皮肤灼伤。因此,如果您使用最高运行频率启用 Edge TPU 运行时,USB 加速器应在不超过 25°C 的环境温度下操作。或者,如果您使用降低的运行频率启用 Edge TPU 运行时,则设备应在不超过 35°C 的环境温度下安全运行。

如果设备在推荐的环境温度范围之外操作,Google 不承担任何损失或损害的责任。

注意:此问题仅影响基于 USB 的 Coral 设备,与 PCIe 设备无关。

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