Google Coral USB Accelerator надає перевагу вибору реального часу на Pi 4 та багатьох інших комп'ютерах!
Штучний інтелект/машинне навчання для всіх: USB-акселератор Coral від Google підключає спеціальний чіп (TPU, сенсорний процесорний блок) до інтерфейсу USB 3. Це дозволяє швидко та ефективно використовувати моделі TFlow Lite під час конференцій. Особливою перевагою цього рішення є те, що ваші дані залишаються локальними. Це допомагає зменшити затримку та, звичайно ж, захистити дані!
Google дедалі частіше використовує штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання (МН) для надання своїх послуг. З цією метою компанія розробила спеціалізовані процесори, які називаються «TPU», що можуть виконувати алгоритми швидше та енергоефективніше за допомогою TensorFlow Framework. Наприклад, Google Maps покращується завдяки дорожнім міткам, отриманим з Street View, які аналізуються за допомогою нейронаукової мережі на основі TensorFlow. Google Maps містить функцію отримання дорожньої інформації про дороги, що використовуються, яка аналізується за допомогою нейронаукової мережі CLOU: Tensor Flow можна легко запрограмувати на Python.
Google запускає Edge TPU, флеш-накопичувач USB 3.0 з підтримкою CensorFlow Lite Framework. Edge TPU може виконувати до 4 трильйонів обчислювальних операцій за секунду, споживаючи лише 2 Вт.

Ідеально з Пі 4!

ТПУ Google Coral Edge можна використовувати, наприклад, з моделлю Mobile Net v2, яка до 20 разів швидша, ніж "нактеновий" Pi 4. Це дозволяє виявляти відеопотоки в режимі реального часу зі швидкістю понад 50 кадрів в секунду, що було б неможливо з Pi 4 без прискорювачів.
Python та численні онлайн-приклади TensorFlow дозволяють легко та стильно поєднувати штучний інтелект та машинне навчання за допомогою Google Coral USB Accelerator.

Технічні характеристики USB-акселератора Coral
• Процесор Google Edge TPU ML Accelerator
• Роз'єм USB 3.0 (USB 3.1 GEN 1) типу C
• підтримує Linux, Mac та Windows на хост-системі
• Споживання енергії до 900 мА пікове при 5 В
• Розміри Coral USB: 65 мм x 30 мм x 8 мм

вимоги до хост-системи
• Linux Debian 6.0 або вище, або його похідні (наприклад, Ubuntu 10.0+, Raspbian)
• архітектура системи: X86-64, ARMv7 (32-розрядна) або ARMv8 (64-розрядна)
• MacOS 10.15 встановлюється з портами MacPort або Homebrew
• Windows 10
• вільний порт USB (для найкращої продуктивності має бути USB 3)
• Python 3.5, 3.6 або 3.7

у комплекті з USB-акселератором Google Coral
• USB-прискорювач
• Кабель USB 3.0

Google представляє кілька цікавих прикладів та навчальних посібників у проекті Coral.ai, наприклад, «варіант» AlphaGo zero називається minigo.
Потенціал для промислового застосування
USB-акселератор Google Coral — це революційний продукт, подібний до Raspberry Pi, для машинного навчання! Він дозволяє створювати вбудовані рішення, які можуть, наприклад, розпізнавати проблеми з заготовками, розуміти дорожні ситуації та багато іншого.
Завантаження та документація
• Технічний паспорт USB-прискорювача (технічний паспорт у форматі PDF)
• CAD-файл у форматі STEP
• Огляд логічного виведення Edge TPU (моделі Tensor Flow Lite)
• модель потоку даних на Edge TPU
• API конвеєра C+
• Край ТПУ Край ТПУ Край •

TPU Python API: Корпус також пасивно охолоджує процесор, підтримуючи його в теплі. Це не є дефектом.

Зверніть увагу: цей опис продукту було автоматично перекладено. Якщо ви можете допомогти нам його покращити, будь ласка, повідомте нас.