Description

Le module accélérateur Coral est conçu pour effectuer des inférences à grande vitesse pour les modèles d’apprentissage automatique (ML). Le module Coral est un module multi-puces (MCM) qui comprend l’accélérateur Edge TPU ML avec contrôle d’alimentation intégré, qui peut être connecté via une interface PCIe Gen2 x1 ou USB2. Le traitement ML sur l’appareil réduit la latence, augmente la confidentialité des données et supprime la nécessité d’une connexion Internet permanente.

Details

Principales caractéristiques du module accélérateur Coral

• Accélérateur Google Edge TPU ML
  • 4 TOPS de performance de pointe (int8)
  • 2 TOPS par watt
• Gestion de l’alimentation intégrée
• Interface PCIe Gen2 x1 ou USB 2.0
• Module monté en surface (LGA)
• Conforme à la directive RoHS

Schéma fonctionnel du module accélérateur Coral

Pourquoi acheter le module d’accélération Coral?

Le module Coral effectue des inférences ML à grande vitesse.

L’accélérateur Edge TPU est un petit ASIC conçu par Google qui accélère les modèles TensorFlow Lite de manière économe en énergie. Il est conçu pour effectuer 4 trillions d’opérations par seconde (4 TOPS), en utilisant 2 watts d’énergie, soit 2 TOPS par watt.

Par exemple, un TPU Edge peut exécuter des modèles de vision mobile de pointe tels que MobileNet v2 à près de 400 images par seconde.

Le module Coral prend en charge TensorFlow Lite

Le module d’accélération Coral est un module monté en surface qui comprend le TPU Edge et sa propre commande d’alimentation. Il fournit une inférence accélérée pour les modèles TensorFlow Lite sur votre matériel PCB personnalisé.

Il n’est pas nécessaire de construire des modèles à partir de zéro. Les modèles TensorFlow Lite peuvent être compilés pour être exécutés sur l’Edge TPU.

Le Module Accélérateur est:

• Suffisamment petit pour s’intégrer dans presque toutes les conceptions (taille : 15,0 x 10,0 x 1,5 mm).
• Permet aux développeurs de souder l’accélération Edge TPU sur un PCB.
• Gagne encore plus d’espace grâce à l’absence de connecteurs ou de câbles.
• Ne nécessite pas de cartes exotiques ou de montages en surface, grâce à des pièces d’interconnexion conventionnelles plutôt que de haute densité.
• Fournit une interface USB 2.0 ou PCIe standard à un processeur d’application.
• Permet aux développeurs d’ajouter un seul composant système à leurs conceptions pour activer l’accélération ML.

Specifications