Google Coral USB Accelerator предпочитает Real Time selection Pi 4 и многие другие компьютеры!
Искусственный интеллект/машинное обучение для всех: ускоритель Coral USB от Google подключает специальный чип (TPU, Sensor Processing Unit) к интерфейсу USB 3. Это позволяет быстро и эффективно использовать модели TFlow Lite во время конференций. Особое преимущество этого решения заключается в том, что ваши данные остаются локальными. Это способствует снижению задержек и, конечно же, защите данных!
Google всё чаще использует искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) для предоставления своих услуг. Для этого компания разработала специализированные процессоры, называемые «TPU», которые могут выполнять алгоритмы быстрее и энергоэффективнее, используя фреймворк TensorFlow. Например, Google Maps дополнены метками дорог, полученными из Street View, которые анализируются с помощью нейронной сети на основе TensorFlow. В Google Maps есть функция предоставления информации о дорогах, используемых в настоящее время, которая анализируется с помощью нейронной сети CLOU: Tensor Flow можно легко запрограммировать на Python.
Google запускает Edge TPU с поддержкой CensorFlow Lite Framework и USB-накопителя USB 3. Edge TPU может выполнять до 4 триллионов вычислительных операций в секунду, потребляя всего 2 Вт.

Идеально с Пи 4!

Google Coral Edge TPU может использоваться, например, с моделью Mobile Net v2, которая в 20 раз быстрее, чем «nackten» Pi 4. Это позволяет выполнять обнаружение в реальном времени в видеопотоках со скоростью более 50 кадров в секунду, что было бы невозможно с Pi 4 без ускорителей.
Python и множество онлайн-примеров по TensorFlow позволяют вам легко и стильно объединить ИИ и машинное обучение с Google Coral USB Accelerator.

Технические характеристики USB-ускорителя Coral
• Процессор Google Edge TPU ML Accelerator
• Разъем USB 3.0 (USB 3.1 GEN 1) типа C
• поддерживает Linux, Mac и Windows на хост-системе
• Потребляемая мощность до 900 мА пик при 5 В
• Размеры Coral USB: 65 мм x 30 мм x 8 мм

требования к хост-системе
• Linux Debian 6.0 или выше, или производные от них (например, Ubuntu 10.0+, Raspbian)
• архитектура системы: X86-64, ARMv7 (32-бит) или ARMv8 (64-бит)
• MacOS 10.15 установлена с портами MacPort или Homebrew
• Windows 10
• свободный порт USB (для лучшей производительности это должен быть USB 3)
• Python 3.5, 3.6 или 3.7

в комплекте поставки Google Coral USB Accelerator
• USB-ускоритель
• Кабель USB 3

Google представляет несколько интересных примеров и руководств в проекте Coral.ai, например, «вариант» AlphaGo zero называется minigo.
Потенциал промышленного применения
Google Coral USB Accelerator — это революционный продукт, аналогичный Raspberry Pi, для приложений машинного обучения! Он позволяет создавать встраиваемые решения, способные, например, распознавать проблемы с заготовками, анализировать дорожную обстановку и многое другое.
Загрузки и документация
• Техническое описание USB-ускорителя (техническое описание в формате PDF)
• Файл CAD в формате STEP
• Обзор вывода Edge TPU (модели Tensor Flow Lite)
• модель потока данных на Edge TPU
• API-интерфейс Pipeline C+
• Край ТПУ Край ТПУ Край •

TPU Python API: Корпус также пассивно охлаждает процессор, сохраняя его в тепле. Это не является дефектом.

Обратите внимание: это описание товара было автоматически переведено. Если вы можете помочь нам улучшить его, пожалуйста, сообщите нам.