Google Coral TPU USB-Accelarator Modulo CPU Adatto per (kit di sviluppo): Raspberry Pi® 4

Google Coral USB Accelerator porta l'Inferenza in tempo reale per il vostro Pi 4 e molti altri computer!
Intelligenza artificiale / Machine Learning per tutti: Google ha collegato un potente chip speciale (TPU, Tensor Processing Unit) a un'interfaccia USB 3 con l'acceleratore USB Coral, in modo che i modelli Tensor Flow Lite possano essere utilizzati in modo rapido e a risparmio energetico per l'interferenza. Un vantaggio particolare di questa soluzione: I vostri dati rimangono locali. Questo aiuta con la latenza e naturalmente con la protezione dei dati!
Google utilizza sempre più l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) per realizzare i suoi servizi. A tale scopo, ha sviluppato processori specializzati per i suoi data center, chiamati TPU ("tensor processing unit"), che possono eseguire gli algoritmi in modo più rapido e a risparmio energetico con il TensorFlow Framework. Ad esempio, Google Maps viene migliorato grazie ai segnali stradali registrati da Street View, che vengono analizzati con l'aiuto di una rete neurale basata su TensorFlow. Il clou: TensorFlow può essere programmato in Python.
Google lancia sul mercato una chiavetta USB 3 con Edge TPU, che supporta il TensorFlow Lite Framework. Edge TPU può eseguire fino a 4 miliardi di operazioni di calcolo al secondo con un consumo di soli 2 W.

Perfetto in combinazione con Pi 4!

Con l'aiuto di Google Coral Edge TPU, l'Inference può essere eseguito fino a 20 volte più velocemente con il modello MobileNet v2 rispetto a "il nudo" Pi 4. È possibile eseguire rilevamenti in tempo reale in streaming video con più di 50 fps, che non sarebbero possibili con Pi 4 senza acceleratore.
Grazie a Python e a molti esempi online su TensorFlow, è possibile entrare nel tema dell'intelligenza artificiale e della machine learning con Google Coral USB Accelerator in modo semplice e con stile.

Dati tecnici Coral USB Accelerator
• Google Edge TPU ML Accelerator coprocessore
• USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Type C socket
• supporta Linux, Mac e Windows sul sistema host
• assorbimento di potenza fino a 900 mA Peak @ 5 V
• dimensioni chiavetta USB Coral: 65 mm x 30 mm x 8 mm

requisiti per il sistema host
• Linux Debian 6.0 o versioni successive, o un suo derivato (p. es. Ubuntu 10.0+, Raspbian)
• architettura di sistema: X86-64, ARMv7 (32 bit) o ARMv8 (64 bit)
• macOS 10.15 con MacPorts o Homebrew installato
• Windows 10
• una porta USB libera (dovrebbe essere USB 3 per le migliori prestazioni)
• Python 3.5, 3.6 o 3.7

Contenuto della confezione Google Coral USB Accelerator
• USB Accelerator
• USB 3 cavo

Google fornisce diversi esempi e tutorial interessanti nel progetto Coral.ai, ad esempio una "variante" di AlphaGo Zero chiamato Minigo.
Potenziale per applicazioni industriali
Google Coral USB Accelerator è un prodotto rivoluzionario, simile al Raspberry Pi, per applicazioni machine learning! In questo modo è possibile trovare soluzioni embedded che, ad esempio, possono rilevare problemi con i pezzi, riconoscere la situazione del traffico e molto altro ancora.
Download e documentazione
• Scheda tecnica USB Accelerator (scheda tecnica in formato PDF)
• file CAD 3D in formato STEP
• Edge TPU inferiore overview (modelli Tensor Flow Lite)
• TensorFlow Models on the Edge TPU
• Pipeline C++ API Reference
• Edge TPU Python API

Nota importante: L'alloggiamento serve anche per il raffreddamento passivo della CPU e quindi per il riscaldamento. Non si tratta di un difetto.

Testo tradotto automaticamente