@jrvrcd J’ai effectué une recherche sur le forum avec ton pseudo, du coup je suis tombé sur un post qui parle de [Google Coral Edge TPU] Je ne connais pas cette bestiole 
! Je ne sais pas ce qu’elle mange l’hiver 
!
Alors j’ai posé la question à l’IA ChatGPT et voici ce que le garçon de 8 ans me dit :
Oui, un Google Coral System-On-Modules (SOM) avec un Edge TPU peut être utilisé dans un HP ProDesk 600 G3 avec les caractéristiques que vous avez mentionnées (i5 7500T, 8 Go de RAM, 256 Go de stockage). Le module Edge TPU est conçu pour être inséré dans un slot M.2, et votre HP ProDesk devrait avoir un slot compatible M.2-2230-AE-S3.
Utilisations du Google Coral Edge TPU
Le Google Coral Edge TPU est un accélérateur de calcul pour les tâches de machine learning (ML). Voici à quoi il peut servir dans le contexte de Home Assistant et d’autres applications :
- Reconnaissance d’images :
- Utilisez le TPU pour des tâches de reconnaissance d’objets ou de visages dans les flux vidéo des caméras de sécurité.
- Amélioration des performances pour les modèles de vision par ordinateur (par exemple, TensorFlow Lite).
- Détection d’anomalies :
- Analyse des données de capteurs pour détecter des anomalies, telles que des comportements inhabituels ou des pannes potentielles dans les systèmes domestiques.
- Automatisation intelligente :
- Renforcement des capacités d’automatisation en utilisant des modèles ML pour prédire les actions et automatiser les tâches basées sur les habitudes de l’utilisateur.
- Reconnaissance vocale :
- Amélioration des performances des assistants vocaux en local, sans avoir besoin d’envoyer des données vers des serveurs distants.
Avantages de l’utilisation du Google Coral Edge TPU
- Performances accrues : Le TPU est spécialement conçu pour accélérer les inférences de modèles ML, ce qui peut réduire considérablement le temps de traitement par rapport à une CPU seule.
- Efficacité énergétique : Le TPU consomme moins d’énergie que les processeurs généraux lorsqu’il exécute des tâches ML intensives.
- Sécurité et confidentialité : En effectuant des calculs ML en local, vous pouvez améliorer la confidentialité de vos données, car elles n’ont pas besoin d’être envoyées à des serveurs distants.
En résumé, le Google Coral Edge TPU peut améliorer significativement les capacités de traitement ML de votre HP ProDesk 600 G3, rendant votre système Home Assistant plus puissant et réactif pour les tâches d’intelligence artificielle.
Avantages de cette configuration
- Performances optimisées : Les tâches ML seront traitées beaucoup plus rapidement grâce à l’accélération matérielle du TPU.
- Flexibilité : Vous pouvez facilement allouer ou réassigner le TPU à différentes VM selon vos besoins.
- Évolutivité : La configuration avec Proxmox permet de facilement augmenter les capacités de votre infrastructure en ajoutant plus de ressources ou en créant de nouvelles VM.
En utilisant le Google Coral Edge TPU avec Proxmox, vous pouvez tirer parti de l’accélération matérielle pour les tâches ML tout en bénéficiant de la flexibilité et de la gestion avancée des ressources de Proxmox.
Ça me paraît pas mal, car je viendrai à la vidéo plus tard. En attendant, pour la reconnaissance vocale, cela doit aider, au moins pour réduire le délai. Sauf qu’il faut avoir 2 ports SSD dans la bécane, et j’ignore si c’est le cas pour le moment.