В мае 2019 года, компания ASUS представила Tinker Edge T и CR1S-CM-A SBC на основе системы-на-модуле Google Coral Edge TPU с процессором NXP i.MX 8M и сопроцессором Google Edge TPU для ускорения искусственного интеллекта, но на тот момент ни одна из плат не была доступна.
Ранее в этом месяце ASUS официально объявила о плате, и теперь ее можно приобрести на различных сайтах, включая Provantage (~ 168,35 $) и Physical Computing ( 21 600 JPY ~ 200 $). А также она указана на Connection приблизительно за 198 $, но в настоящее время ее нет в наличии.
- Модуль Edge TPU
- SoC – процессор NXP i.MX 8M с четырьмя ядрами Arm Cortex-A53, с ядром реального времени Arm Cortex-M4F, GC7000 Lite 3D GPU
- ML ускоритель – сопроцессор Google Edge TPU, обеспечивающий до 4 TOPS
- Системная память – 1 ГБ ОЗУ LPDDR4
- Хранилище – 8 ГБ флэш-памяти eMMC
- Беспроводная связь – Wi-Fi 2 × 2 MIMO (802.11b / g / n / ac 2,4 / 5 ГГц) Bluetooth 4.2
- Материнская плата
- Хранилище – слот для карты MicroSD
- Сеть – порт Gigabit Ethernet (через RTL8211F-CG)
- Видеовыход – разъем MIPI DSI и выход HDMI до 4K с поддержкой CEC
- Камера – 2х интерфейса MIPI CSI 2 для стереоскопических камер
- USB – 2х порта USB 3.2 gen1, 1х порт USB-C 3.2 gen1
- Расширение – 40-контактный разъем Raspberry Pi, совместимый с цветовой кодировкой, с GPIO, I2C, PWM, UART, SPI, I2S и т. д.
- Разное – Программируемые светодиоды
- Источник питания – 12-19 В постоянного тока (до 45 Вт)
- Размеры – 85х56 мм
На плате установлена основанная на Debian Mendel OS Linux, используемая другими Google Coral SBC, которую вы можете загрузить через раздел «Драйверы и утилиты» на странице загрузки. Edge TPU обеспечивает 4 TOPS с использованием только 0,5 Вт на единицу вычислений и оптимизирован для моделей TensorFlow Lite. ASUS Tinker Edge T идеально подходит для приложений компьютерного зрения, таких как измерение глубины, умный торговый автомат, системы оплаты QR-кода и интерактивная реклама.
На момент написания статьи на странице продукта было мало информации, но форум призван помочь пользователям.
Выражаем свою благодарность источнику из которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.
Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.