Description

Il modulo acceleratore Coral è progettato per eseguire inferenze ad alta velocità per modelli di apprendimento automatico (ML). Il modulo Coral è un modulo multi-chip (MCM) che include l’acceleratore ML Edge TPU con controllo di potenza integrato, che può essere collegato tramite un’interfaccia PCIe Gen2 x1 o USB2. L’elaborazione ML sul dispositivo riduce la latenza, aumenta la privacy dei dati e rimuove la necessità di una connessione internet costante.

Dettagli

Caratteristiche principali del modulo acceleratore Coral

• Acceleratore Google Edge TPU ML
  • 4 TOPS di prestazioni di picco (int8)
  • 2 TOPS per watt
• Gestione dell’alimentazione integrata
• Interfaccia PCIe Gen2 x1 o USB 2.0
• Modulo a montaggio superficiale (LGA)
• Conforme a RoHS

Schema a blocchi funzionale del modulo Coral Accelerator

Perché dovresti acquistare il modulo di accelerazione Coral?

Il modulo Coral esegue l’inferenza ML ad alta velocità

L’acceleratore Edge TPU è un piccolo ASIC progettato da Google che accelera i modelli TensorFlow Lite in modo efficiente dal punto di vista energetico. È progettato per eseguire 4 trilioni di operazioni al secondo (4 TOPS), utilizzando 2 watt di potenza – cioè 2 TOPS per watt.

Per esempio, una TPU Edge può eseguire modelli di visione mobile all’avanguardia come MobileNet v2 a quasi 400 frame al secondo.

Il modulo Coral supporta TensorFlow Lite

Il Coral Accelerator Module è un modulo a montaggio superficiale che include la TPU Edge e il proprio controllo di potenza. Fornisce un’inferenza accelerata per i modelli TensorFlow Lite sul tuo hardware PCB personalizzato.

Non c’è bisogno di costruire modelli da zero. I modelli TensorFlow Lite possono essere compilati per essere eseguiti sulla Edge TPU.

Il modulo acceleratore è:

• Abbastanza piccolo da adattarsi a quasi tutti i progetti (dimensioni: 15,0 x 10,0 x 1,5 mm).
• Permette agli sviluppatori di saldare l’accelerazione Edge TPU su un PCB.
• Risparmia ancora più spazio grazie alla mancanza di connettori o cavi.
• Non richiede schede esotiche o supporti di superficie, grazie a parti di interconnessione convenzionali piuttosto che ad alta densità.
• Fornisce un’interfaccia standard USB 2.0 o PCIe a un processore applicativo.
• Permette agli sviluppatori di aggiungere un singolo componente di sistema ai loro progetti per abilitare l’accelerazione ML.

Specifications