[150 FPS ++] Coral Edge TPU Accelerator を３本突き刺して並列推論し超速のPosenet性能を獲得する ー無駄な高性能の極みへー - Qiita

TPU-Posenet １．Introduction 前回記事 [150 FPS ++] Coral Edge TPU Accelerator を３本突き刺して並列推論し超速の物体検出推論性能を獲得する ー無駄な高性能の極みへー - Qiita - PINTO を見た、フランスの Vincentさん から、 「10人を同時に骨格検出したら何FPSでるか試したかい？」 という無茶振りを受けましたので、パフォーマンスが最高になるようにGoogleのサンプルロジックをチューニングしました。 TPU ３本で、とは言われていませんが、、、 Python + Coral Edge TPU Accelerator ３本を使用して推論を並列処理し、骨格検出を高速化します。 動画撮影と各TPUの処理を全てMultiProcessで非同期並列処理します。 処理の実行中は、３本のTPUの白色のランプの部分が同時