Google Coral SBC была первой платой для разработки с Google Edge TPU. Ускоритель искусственного интеллекта был объединен с четырехъядерным процессором NXP i.MX 8M Arm Cortex-A53 и 1 ГБ оперативной памяти, чтобы обеспечить комплексную платформу для граничных AI-вычислений.
Плата была запущена по цене 175 долларов, а сейчас продается по цене 160 долларов США, что может быть недоступно для студентов и любителей. В январе прошлого года Google анонсировал новую модель под названием Coral Dev Board Mini, и плата теперь доступна для предзаказа по цене чуть менее 100 долларов в Seeed Studio, а поставки запланированы на конец месяца.
Технические характеристики Coral Dev Board Mini не сильно изменились с момента первоначального объявления, но мы знаем еще несколько деталей:
- SoC – четырехъядерный процессор MediaTek MT8167S Arm Cortex-A35 с тактовой частотой 1,3 ГГц с графическим процессором Imagination PowerVR GE8300
- Ускоритель AI / ML – сопроцессор Google Edge TPU с до 4 TOPS в составе модуля Coral Accelerator
- Системная память – 2 ГБ оперативной памяти LPDDR3
- Хранилище – 8 ГБ флэш-памяти eMMC
- Возможности подключения – 802.11a/b/g/n/ac Wi-Fi 5 и Bluetooth 5.0 через беспроводной чип MediaTek MT7668
- Видео выход
- порт micro HDMI 1.4
- 39-контактный FFC разъем для 4-полосного MIPI-DSI дисплея
- Видео – кодирование/декодирование видео 720p
- Камера – 24-контактный разъем FFC для 4-полосной камеры MIPI-CSI2
- Аудио – аудиоразъем 3,5 мм; цифровой PDM-микрофон; 2-контактный разъем динамика 2,54 мм;
- USB – 2x порта USB 2.0 Type-C
- Расширение – 40-контактный разъем GPIO
- Электропитание – через порт USB-C; MT6392 PMIC
- Размеры – 64 х 48 мм
Новая плата более компактна и предлагает вдвое больше памяти, но поставляется с более медленным процессором, что, возможно, влияет на производительность AI-вывода, и не имеет Ethernet, полноразмерных портов USB и встроенного микрофона. В то время как на исходной плате был порт HDMI 2.0, на плате Mini вместо него имеется видеовыход micro HDMI 1.4.
Варианты использования и функции одноплатного компьютера Coral Dev Board Mini остаются такими же, как и на платформе, разработанной для логического вывода машинного обучения (ML) с использованием сопроцессора Edge TPU, способного выполнять 4 TOPS с теоретически 2 TOPS на ватт. Например, он может запускать MobileNet v2 со скоростью, близкой к 400 FPS, с низким энергопотреблением, используя изображения 224 × 224 вместо более традиционных изображений 300 × 300, как мы сообщали в нашем обзоре о понимании тестов AI.
Плата работает под управлением дистрибутива Mendel Linux на основе Debian, разработанного Google для плат Coral, и поддерживает TensorFlow Lite и AutoML Vision Edge, причем последний обеспечивает «быстрые и высокоточные пользовательские модели классификации изображений».
Выражаем свою благодарность источнику с которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.
Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.