Face à la disparition de la documentation officielle de Pineboards, nous préservons ici la méthode pour installer et configurer l’accélérateur Google Coral Edge TPU sur un Raspberry Pi 5 équipé d’un PCIe HAT adapté. Ce guide détaille les réglages matériels et l’installation logicielle nécessaires.
Configuration matérielle et logicielle requise
- Un Raspberry Pi 5 fonctionnel avec Raspberry Pi OS installé
- Un accélérateur Google Coral Edge TPU
- Un PCIe HAT disposant d’un connecteur E-Key approprié
- Une connexion internet
- Une connaissance basique des commandes terminal
Étape 1 : Configurer les paramètres matériels
Commencez par éditer le fichier de configuration du Raspberry Pi pour activer les paramètres nécessaires au Coral Edge TPU. Ouvrez le fichier de configuration :
sudo nano /boot/firmware/config.txt
Ajoutez les lignes suivantes dans le fichier :
[all]
# Enable the PCIe External connector.
dtparam=pciex1
kernel=kernel8.img
# Enable Pineboards Hat Ai
dtoverlay=pineboards-hat-ai
Sauvegardez et fermez le fichier en appuyant sur CTRL+X, puis Y pour confirmer, et Entrée pour quitter. Redémarrez votre Raspberry Pi pour appliquer ces changements :
sudo reboot
Étape 2 : Mettre à jour le noyau
La version 6.6.30 ou supérieure du noyau est requise pour l’overlay Pineboards Hat AI. Cette version n’est actuellement disponible que via rpi-update. Pour vérifier votre version de noyau, utilisez cette commande :
uname -a
Résultat attendu :
Linux coralpi 6.6.30-v8+ #1761 SMP PREEMPT Thu May 2 16:54:52 BST 2024 aarch64 GNU/Linux
Étape 3 : Installer le pilote PCIe et l’environnement Edge TPU
Mettez à jour votre liste de paquets :
sudo apt update
Ajoutez le dépôt de paquets 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
Importez la clé GPG du dépôt :
curl https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -
Mettez à jour votre liste de paquets une nouvelle fois :
sudo apt-get update
Installez les paquets nécessaires :
sudo apt-get install cmake libedgetpu1-std devscripts debhelper dkms dh-dkms
Étape 4 : Installer le pilote Gasket
Clonez le dépôt du pilote Gasket :
git clone https://github.com/google/gasket-driver.git
Placez-vous dans le répertoire et compilez le pilote :
cd gasket-driver
sudo debuild -us -uc -tc -b
Retournez au répertoire parent et installez le paquet compilé :
cd ..
sudo dpkg -i gasket-dkms_1.0-18_all.deb
Étape 5 : Configurer la règle udev
Ajoutez une règle udev pour gérer les permissions du périphérique :
sudo sh -c "echo 'SUBSYSTEM==\"apex\", MODE=\"0660\", GROUP=\"apex\"' >> /etc/udev/rules.d/65-apex.rules"
Créez un nouveau groupe et ajoutez votre utilisateur à celui-ci :
sudo groupadd apex
sudo adduser $USER apex
Redémarrez votre Raspberry Pi pour appliquer tous les changements :
sudo reboot
Vérifiez que le pilote est chargé avec la commande suivante :
sudo lspci -v
Résultat attendu :
0000:01:00.0 System peripheral: Global Unichip Corp. Coral Edge TPU (prog-if ff)
Subsystem: Global Unichip Corp. Coral Edge TPU
Flags: bus master, fast devsel, latency 0, IRQ 39
Memory at 1800100000 (64-bit, prefetchable) [size=16K]
Memory at 1800000000 (64-bit, prefetchable) [size=1M]
Capabilities: [80] Express Endpoint, MSI 00
Capabilities: [d0] MSI-X: Enable+ Count=128 Masked-
Capabilities: [e0] MSI: Enable- Count=1/32 Maskable- 64bit+
Capabilities: [f8] Power Management version 3
Capabilities: [100] Vendor Specific Information: ID=1556 Rev=1 Len=008 <?>
Capabilities: [108] Latency Tolerance Reporting
Capabilities: [110] L1 PM Substates
Capabilities: [200] Advanced Error Reporting
Kernel driver in use: apex
Kernel modules: apex
Résumé
Votre Raspberry Pi est maintenant configuré pour utiliser le Coral Edge TPU. Vous pouvez commencer à déployer des modèles d’apprentissage automatique et exécuter des tâches d’inférence avec une puissance de traitement améliorée.
Retrouvez l’histoire de Raspberry Pi dans cette vidéo :

-
Google Coral USB Edge TPU ML Accelerator Coprocesseur pour Raspberry Pi et Autres Ordinateurs embarqués monocarte
-
seeed Studio Coral USB Accelerator Accelerator Coprocesseur pour Raspberry Pi et Autres Ordinateurs intégrés à Carte Unique