在2018年于旧金山召开的 Google Next 大会上,Injong Rhee 通过主题演讲披露了谷歌公司的两款全新硬件产品:一款开发单片,外加一款 USB 加速棒。作为这两款产品的核心,谷歌的 Edge TPU(Edge Tensor Processing Unit,Google 专门为在边缘进行推理运算而打造的 ASIC) 扮演着关键角色——这款专用 ASIC 旨在将机器学习推理能力引入边缘设备。

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2019年3月6日,Google发布本地AI开发平台Coral。Coral是一个使用本地AI构建智能设备的平台,提供了一个完整的本地AI工具包,可轻松将您的想法从原型扩展到生产。它包括硬件组件,软件工具和内容,可帮助您在设备上本地创建,训练和运行神经网络(NN)。

Coral提供了一个完整的平台来加速嵌入式设备上的神经网络。Edge TPU协处理器是我们加速器的核心。它是一种功能强大的低功耗ASIC,可提供高性能的中性网络推论。

Google Coral Dev Board(Edge TPU Dev Board)

Google Coral Dev Board

Google Coral Dev Board

Google Coral Dev Board是包含Edge TPU协处理器的单板计算机。它是为需要对机器学习模型进行快速设备推断的新项目制作原型的理想选择。

执行高速ML推理

板载Edge TPU协处理器能够每秒执行4万亿次操作(万亿次操作)(TOPS),每个TOPS使用0.5瓦功率(每瓦2 TOPS)。例如,它可以以省电的方式执行最新的移动视觉模型,例如400 FPS的MobileNet v2。查看更多性能基准。

提供完整的系统

一台具有SoC + ML +无线连接的单板计算机,所有板上都运行Debian Linux的衍生产品,我们称之为Mendel,因此您可以在此板上运行自己喜欢的Linux工具。2019年11月18日The Coral Team发布Mendel 4.0,基于Debian 10 (buster)。

支持TensorFlow Lite

无需从头开始构建模型。TensorFlow Lite模型可以编译为在Edge TPU上运行。

支持AutoML Vision Edge

使用AutoML Vision Edge可以轻松地将快速,高精度的自定义图像分类模型构建和部署到您的设备。

从原型到生产规模

考虑您的制造需求。SoM可以从底板上卸下,批量订购并集成到您的硬件中。

技术规格

Google Coral Dev Board技术规格

Google Coral USB加速器(Edge TPU Accelerator)

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Google Coral USB加速器可将机器学习推理带入现有系统。与Raspberry Pi和其他Linux系统一起使用。

执行高速ML推理

板载Edge TPU协处理器能够每秒执行4万亿次操作(万亿次操作)(TOPS),每个TOPS使用0.5瓦功率(每瓦2 TOPS)。例如,它可以以省电的方式执行最新的移动视觉模型,例如400 FPS的MobileNet v2。查看更多性能基准。

与Debian Linux一起使用

使用随附的USB 3.0 Type-C电缆连接到任何基于Debian的Linux系统。

支持TensorFlow Lite

无需从头开始构建模型。TensorFlow Lite模型可以编译为在Edge TPU上运行。

支持AutoML Vision Edge

使用AutoML Vision Edge可以轻松地将快速,高精度的自定义图像分类模型构建和部署到您的设备。

技术规格

Google Coral USB加速器技术规格

相关软件

开发单片与 USB 加速棒皆以谷歌 TPU 软件堆栈为基础。模型的开发环境为 TensorFlow Lite,而非 TensorFlow。开发完成后,这些模型将由 Web 编译器处理以运行在 Edge TPU 之上。此外,谷歌亦提供一些预编译模型供用户选择。

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行业应用

Coral已经在各个行业产生影响,几个合作伙伴已将Coral纳入了需要在边缘进行快速ML推理的产品中。

在医疗保健方面,Care.ai正在使用Coral建造一种设备,使医院和护理中心能够对跌倒做出快速反应,预防褥疮,改善患者护理并降低成本。处女座SVS还使用Coral作为息肉检测系统的基础,可帮助医生提高内镜检查的准确性。

在非常不同的用例中,Olea Edge使用Coral来帮助市政自来水公司准确测量其商业客户的用水量。他们的仪表健康分析解决方案使用本地AI来减少浪费并预测工业水表中的设备故障。

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总部位于德克萨斯州奥斯汀的Olea Edge Analytics通过使用Coral的AI-at-the-edge平台在智能水表中添加智能功能,帮助水务公司和企业节约用水。

Nexcom正在使用Coral通过本地AI构建网关,并为下一代支持AI的IoT应用程序提供平台。通过将AI处理移至网关,现有的传感器网络可以保持服务状态,而无需向每个节点添加AI处理。

更多AI边缘推理硬件

基于英特尔®Movidius™Myriad™X视觉处理单元(VPU)
Intel 神经计算棒(Movidius™ Neural Compute Stick)
Google Vision Kit

基于Cuda
NVIDIA Jetson Nano / TX2 / AGX Xavier

Edge TPU
Google Coral Dev Board / Accelerator


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