米尔边缘AI计算盒子FZ5体验评测：硬核配置 性价比极高
相信大部分人都听过近几年大火的绝地求生游戏（吃鸡）里“落地成盒”的梗，形象、不失风趣，一度成为网络流行语，但是，这是贬义。而边缘ai计算盒子fz5“落地成盒”的故事又是另一回事了。
在几个月前，笔者有幸试玩过米尔科技与百度合作推出的一款深度学习计算卡fz3，有兴趣的可以点击看看，是一款基于赛灵思soc设计的极高性价比ai开发板，与百度大脑工具平台（飞浆ai框架）的无缝兼容更是大大降低了ai应用门槛，但是，事情显然没有到此为止，现在fz5来了。
fz5刚到手上的时候还是比较让人激动的，不过让人诧异的是fz5真是出师不利，fz5规格书上面标示的功能接口（5,6）是错误的，虽然不影响实际使用，但是这种低级错误不该啊。（电路城已将问题反馈给米尔科技，米尔反应很快，告诉我们将纠正相关资料，重新印刷）
fz5边缘ai计算盒子
言归正传，fz5，看名字就知道是fz3的传承和升级，再进一步的话可以细分为fz5c以及fz5d。两者在主要功能上没什么差异，c为4gb运存，而d为8gb运存，我拿到的是c版本，价格3499元，d版本在此基础上加400元。
fz5摒弃了米尔科技传统的包装风格，可能盒子不像板子，是太厚了（笑哭）？内部配件：一个ai box包含microsd卡（fz5c边缘ai计算盒子），一根microusb线，一份说明书，一个12v的电源适配器包含4种插头。
fz5完全看不到板子，真正切切一个“黑盒”的模样。实物外观如下图所示。
外部功能接口示意图如下。
非常硬核的接口配置，4个usb3.0口，值得注意的是，这里的hdmi是输入源接口，而不是作为输出的，视频输出接口是minidp，这些接口在传统的开发板上是并不常见的，可能这是今后ai开发板与传统嵌入式开发板的一个分水岭。fz5具体的硬件框图如下。
“黑盒”核心，全能soc xczu5ev
ai box fz5虽然只一个成人巴掌大小的尺寸，但是拥有专业的ai应用潜力。核心采用赛灵思zynq ultrascale + mpsoc soc xczu5ev系列产品，记得fz3采用的是xczu3eg系列，从这点上也可大致推断，fz3，fz5的命名有参考产品核心soc的选型。
xczu5ev完整规格型号为xczu5ev-sfvc784，集成了 arm 四核 cortex-a53（ps），双核 cortex-r5（ps），mali-400 mp2 图形处理单元和kintex ultrascale + fpga（pl）。四核 cortex-a53 具有强大的计算能力，双核 cortex-r5 可用于实时处理应用，mali-400 mp2 可用于加速图形处理，vcu 可用于硬件视频编解码加速应用，而 fpga 具有完全可编程性。简直就是一个全能选手，配合丰富且常用的接口以及可扩展接口，可适应各种应用场景。
上手体验
说那么说，实际上手体验又是如何呢？
相比fz3开发板类型，fz5的黑盒装无论是携带还是实际操作更加方便了，尤其加上出厂烧录的microsd镜像，让你真正体验什么叫开箱即用。
根据你实际的外设可以选择不同的调试方式，比如usb转串口，ssh，或者外接显示器，可能只有外接显示器比较麻烦，这里的输出显示是minidp接口。而采用usb转串口工具是最为方便的，真正的开箱即用。
但是usb转串口调试对应设备的控制台，在进行一般调试时可能会有冗余的打印信息，并且初次使用的话还需要安装串口驱动 cp210x_windows_drivers。所以建议用户使用网口调试，fz5默认的ip是192.168.1.254，所以网口调试需将计算机的ip段设置为192.168.1.x
无论是usb转串口调试，还是网口调试，fz5在启动后都要求用户输入login和password，即root & root，输入成功，即可登录设备系统。
fz5 出厂搭载了linux系统，开发者可以基于linux系统进行应用程序进行开发，系统中也有自带的深度学习预装环境以及为模型推理的例程，用户也可以直接使用。
主要调用流程：1.应用程序获取视频输入->2.调用预测库加载模型->3.调度模型和底层驱动加速模块进行计算->4.获得运行结果。
下面就来看看实际的体验如何。
分类模型示例
读取一张本地图片，调用模型进行推理，并输出结果。
考虑到简单通用性，该示例从json文件中读取模型和图片信息，加载并执行。执行时需要指定相应的配置文件。而配置文件其实是大同小异，我们可以看下inceptionv2神经网络模型的配置文件示例，以此为例。
其中各个参数的含义如下表所示。
因为fz5上具有编译能力，所以这里实际演示一下，进入到sample/classification示例的build目录下进行编译，如下如所示是已经编译过的结果。
编译结束后会在build 目录生成如下几个文件。
image_classify 为读取本地图片推理示例，运行./image_classify ../configs/resnet50/drink.json执行结果如下。
而video_classify 则是读取摄像头数据进行推理，需要连接摄像头，这里是使用usb摄像头，这个还好，但是，非常可惜的是官方没有配minidp转接口，因此就没法连接显示器，因此下面的demo演示只能看看系统打印的log。
运行./video_classify ../configs/resnet50/drink.json
执行结果如下。
目标检测示例
和分类不同，物体检测除了能知道物体的类型，还能检测出物体所在的位置坐标。物体检测也分了两个示例，一个是在图片上检测物体，并绘制出坐标信息。还有通过摄像头采集视频，检测在屏幕上绘制坐标信息。
同样image_classify 读取本地图片推理示例。
运行./image_detection ../configs/vgg-ssd/screw.json
video_classify 则是读取摄像头数据进行推理。不过这里由于没有外接显示器而无法显示。
不过，值得一提的是，针对一些需要将hdmi作为视频源输入接口的工业应用场景，fz5提供了一路hdmi in接口支持，系统以及软硬件均做了相关适配，可以直接使用，非常人性化。
此外，fz5的软核仍在持续升级中，性能也将同步提升。相同网络结构不同版本对算力要求不同，如有具体项目应用，也可联系米尔科技官方申请定制优化。同样，fz5也可以像fz3一样运行easydl平台模型预测示例，与fz3也是异曲同工之妙，差别在于fz5具有不同的接口和更高的性能，本文就要不再赘述，如有需要可以查看先前fz3的评测。
小结
从面向评估研发阶段的计算卡到面向批量化ai项目落地的高可靠性ai box，fz3到fz5完成“落地成盒”的蜕变，而它想传达给你的就是：你只需要专注于你的应用，将ai加速的事交给边缘ai计算盒子fz5就是了。
原创声明:本文系电路城原创测评，如需转载请注明来源出处！
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标题：基于nxp qoriqls1046a的边缘计算之人脸识别方案
方案简介：
预计2020年智能设备的出货量将会超过400亿台，随着越来越多的智能设备出现，从数据的获取到数据的处理到深度学习，必须要在信息当中进行挖掘。信息爆炸，设备不堪重负，边缘计算应运而生。而未来数据的产生速度会逐步超过存储能力。他指出在未来的5-10年，边缘计算比数据中心的统一计算更为重要。
边缘计算将改变物联网(iot)，就像云计算改变企业it一样。我们创建安全、高度可编程和灵活的计算系统来增强人工智能(ai)和机器学习(ml)，有助于开创本地ai的时代，而边缘节点不仅智能，且训练有素，知晓它们的环境和状况，使其能够脱机或采用有限的云连接。
恩智浦平台提供硬件和软件级别的安全边缘计算，提供基本技术，支持低功耗、低延迟、高吞吐量的解决方案，以实现更高的效率、便利性、隐私性和安全性。
方案规格
处理器：4个32/64位arm(r) cortex(r)v8 a72 cpu，高达1.6 ghz内核速度
存储器：
· 支持8 gb ddr4 sdram存储器
· 支持双位错误检测和单位纠错的ecc(64位数据的8位检查字)
· 支持高达2100 mt/s的数据传输速率
· 提供一个288引脚的ddr4 dimm连接器
· dimm连接器支持无缓冲的x72 8 gb双排
· sdhc端口与适配器卡槽直接连接，配备4 gb emmc存储器器件
·1个512 mb slc nand闪存，带ecc支持(1.8 v)
· cpld连接：cpld中8位寄存器可配置复用器/解复用器选择
· 支持两个64 mb板载qspi nor flash存储器
usb：
· 两个usb 3.0控制器，带有集成phy
· 1个usb1 3.0端口可连接到a型主设备连接器
· 1个usb1 3.0端口可配置为带micro-ab接头的otg
· 1个usb2.0可连接minipcie接口
以太网：
· 支持通道2和通道3的sgmii 1g phy
· 支持带xfi重定时器的sfp+模块
· 支持aqr106/107 10g phy与xfi/2.5g sgmii
pci express和sata：
· pcie express x1 (gen1/2/3)迷你卡
· pcie x1 (gen1/2/3)标准卡
· pcie x1 (gen1/2/3)标准卡
· 1个sata 3.0连接器
原文标题：米尔边缘ai计算盒子fz5体验评测：一款极高性价比ai开发板
文章出处：【微信公众号：电路设计技能】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
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米尔边缘AI计算盒子FZ5体验评测：硬核配置 性价比极高
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基于Lorenz混沌系统的数字视频加密
使用新的机器学习技术, 通过减少治疗胶质母细胞瘤过程中毒性化疗和放疗的剂量
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fz5边缘ai计算盒子
言归正传，fz5，看名字就知道是fz3的传承和升级，再进一步的话可以细分为fz5c以及fz5d。两者在主要功能上没什么差异，c为4gb运存，而d为8gb运存，我拿到的是c版本，价格3499元，d版本在此基础上加400元。
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“黑盒”核心，全能soc xczu5ev
ai box fz5虽然只一个成人巴掌大小的尺寸，但是拥有专业的ai应用潜力。核心采用赛灵思zynq ultrascale + mpsoc soc xczu5ev系列产品，记得fz3采用的是xczu3eg系列，从这点上也可大致推断，fz3，fz5的命名有参考产品核心soc的选型。
xczu5ev完整规格型号为xczu5ev-sfvc784，集成了 arm 四核 cortex-a53（ps），双核 cortex-r5（ps），mali-400 mp2 图形处理单元和kintex ultrascale + fpga（pl）。四核 cortex-a53 具有强大的计算能力，双核 cortex-r5 可用于实时处理应用，mali-400 mp2 可用于加速图形处理，vcu 可用于硬件视频编解码加速应用，而 fpga 具有完全可编程性。简直就是一个全能选手，配合丰富且常用的接口以及可扩展接口，可适应各种应用场景。
上手体验
说那么说，实际上手体验又是如何呢？
相比fz3开发板类型，fz5的黑盒装无论是携带还是实际操作更加方便了，尤其加上出厂烧录的microsd镜像，让你真正体验什么叫开箱即用。
根据你实际的外设可以选择不同的调试方式，比如usb转串口，ssh，或者外接显示器，可能只有外接显示器比较麻烦，这里的输出显示是minidp接口。而采用usb转串口工具是最为方便的，真正的开箱即用。
但是usb转串口调试对应设备的控制台，在进行一般调试时可能会有冗余的打印信息，并且初次使用的话还需要安装串口驱动 cp210x_windows_drivers。所以建议用户使用网口调试，fz5默认的ip是192.168.1.254，所以网口调试需将计算机的ip段设置为192.168.1.x
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考虑到简单通用性，该示例从json文件中读取模型和图片信息，加载并执行。执行时需要指定相应的配置文件。而配置文件其实是大同小异，我们可以看下inceptionv2神经网络模型的配置文件示例，以此为例。
其中各个参数的含义如下表所示。
因为fz5上具有编译能力，所以这里实际演示一下，进入到sample/classification示例的build目录下进行编译，如下如所示是已经编译过的结果。
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运行./video_classify ../configs/resnet50/drink.json
执行结果如下。
目标检测示例
和分类不同，物体检测除了能知道物体的类型，还能检测出物体所在的位置坐标。物体检测也分了两个示例，一个是在图片上检测物体，并绘制出坐标信息。还有通过摄像头采集视频，检测在屏幕上绘制坐标信息。
同样image_classify 读取本地图片推理示例。
运行./image_detection ../configs/vgg-ssd/screw.json
video_classify 则是读取摄像头数据进行推理。不过这里由于没有外接显示器而无法显示。
不过，值得一提的是，针对一些需要将hdmi作为视频源输入接口的工业应用场景，fz5提供了一路hdmi in接口支持，系统以及软硬件均做了相关适配，可以直接使用，非常人性化。
此外，fz5的软核仍在持续升级中，性能也将同步提升。相同网络结构不同版本对算力要求不同，如有具体项目应用，也可联系米尔科技官方申请定制优化。同样，fz5也可以像fz3一样运行easydl平台模型预测示例，与fz3也是异曲同工之妙，差别在于fz5具有不同的接口和更高的性能，本文就要不再赘述，如有需要可以查看先前fz3的评测。
小结
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· 支持高达2100 mt/s的数据传输速率
· 提供一个288引脚的ddr4 dimm连接器
· dimm连接器支持无缓冲的x72 8 gb双排
· sdhc端口与适配器卡槽直接连接，配备4 gb emmc存储器器件
·1个512 mb slc nand闪存，带ecc支持(1.8 v)
· cpld连接：cpld中8位寄存器可配置复用器/解复用器选择
· 支持两个64 mb板载qspi nor flash存储器
usb：
· 两个usb 3.0控制器，带有集成phy
· 1个usb1 3.0端口可连接到a型主设备连接器
· 1个usb1 3.0端口可配置为带micro-ab接头的otg
· 1个usb2.0可连接minipcie接口
以太网：
· 支持通道2和通道3的sgmii 1g phy
· 支持带xfi重定时器的sfp+模块
· 支持aqr106/107 10g phy与xfi/2.5g sgmii
pci express和sata：
· pcie express x1 (gen1/2/3)迷你卡
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