OpenVINO on IceLake (Vol.1)

なんだかスケートをしているようなタイトルですが、そうではありません
Intelの第10世代CPU IceLakeでOpenVINOを試してみます

このCPUは10nmで製造されているCPUで、10nmとしては2018年に発売されたCannonLakeにつぐものとなりますが、SkyLakeのシュリンク版のCannonLakeとは違い、新規に設計されたものとなります

今回、使用するのはDell XPS 13 2in1、搭載されているのは下記のCPUとなります
Intel(R) Core(TM) i7-1065G7 CPU @ 1.30GHz
このCPUはGPUを内包しており、64EUのIntel Iris Plus グラフィックスが搭載されています
また実行ユニット数は、過去最大であったIntel Iris Pro Graphics 580（i7-6770HQ）の72EUにつぐ多さとなっています
メモリはDDR4-3733 16GBが搭載されています

このPCにUbuntu18.04をインストールし、OpenVINOの実行をしてみましょう

Windowsがインストールされているので、パーテーションの分割は必要ですが、Ubuntuのインストールは問題なくできると思います

次にここを参考にOpenVINOをインストールします
今回は2020.3をインストールしましたが、私がインストールした際には特に問題は出ませんでした
ただ、使用しているPCのインターフェイスがUSB TypeCしかなく、NCS2が標準では挿入できません…時代が変わるのは早いですね

お決まりのdemo_security_barrier_camera.shを動作させてみましょう
（CLIでの実行のため、-no_showオプションを付けています）

cd /opt/intel/openvino/deployment_tools/demo
./demo_security_barrier_camera.sh -sample-options -no_show

 [ INFO ] InferenceEngine: 0x7f33899f4030
 [ INFO ] Files were added: 1
 [ INFO ]     /opt/intel/openvino/deployment_tools/demo/car_1.bmp
 [ INFO ] Loading device CPU
 CPU
 MKLDNNPlugin version ......... 2.1
 Build ........... 42025
 

 [ INFO ] Loading detection model to the CPU plugin
 [ INFO ] Loading Vehicle Attribs model to the CPU plugin
 [ INFO ] Loading Licence Plate Recognition (LPR) model to the CPU plugin
 [ INFO ] Number of InferRequests: 1 (detection), 3 (classification), 3 (recognition)
 [ INFO ] 4 streams for CPU
 [ INFO ] Display resolution: 1920x1080
 [ INFO ] Number of allocated frames: 3
 [ INFO ] Resizable input with support of ROI crop and auto resize is disabled
 90.8FPS for (1 / 1) frames
 Detection InferRequests usage: 100.0%

と上記のような結果となりました

処理速度としては、90.8FPSとなります
CPUで処理していることを考えるとかなり高速な処理だと思います

次回からはもっと深く見てみましょう

続く…