цифровая электроника
вычислительная техника
встраиваемые системы

 
» » Обзор Google Coral – аппаратное обеспечение для машинного обучения

Обзор Google Coral – аппаратное обеспечение для машинного обучения

Автор: Mike(admin) от 7-03-2019, 11:55

Зачем нужны устройства Google Coral


Во время выступления Injong Rhee на прошлогодней конференции Google Next в Сан-Франциско Google анонсировал два новых аппаратных продукта: плату разработки и USB-ускоритель. Оба продукта были построены на базе Edge TPU от Google, их специализированной интегральной микросхемы типа ASIC, разработанной для реализации возможностей машинного обучения.


Обзор Google Coral – аппаратное обеспечение для машинного обучения

Спустя почти год, аппаратное обеспечение незаметно перешло в статус «Beta» под названием «Coral», и теперь можно приобрести и плату разработки и USB-ускоритель для реализации проектов машинного обучения и искусственного интеллекта.


Несколько слов про Edge TPU. Это небольшая ASIC, разработанная и созданная Google, которая обеспечивает высокопроизводительный вывод данных машинного обучения с низкими затратами энергии. Например, она может реализовать самые современные алгоритмы машинного зрения для мобильных устройств, такие как MobileNet v2, со скоростью более 100 кадров в секунду с эффективным энергопотреблением. Это позволяет вам быстро встроить алгоритмы машинного обучения во встраиваемые AI-устройства.


Вообще разработка реализация принципов машинного обучения осуществляется в два этапа. Первоначально алгоритм обучается на большом наборе образцов данных на быстродействующей мощной машине или кластере, затем обученная сеть развертывается в приложении, которое должно интерпретировать реальные данные. Эта стадия развертывания, или стадия «вывода», является тем, когда Edge TPU и новое аппаратное обеспечение вступают в работу, имея возможность запускать эти обученные сети в конечном узле ближе к источнику данных, что позволяет разработчикам размещать алгоритмы в интеллектуальном устройстве, а не в облаке. Это позволяет создавать интеллектуальные устройства, которые используют машинное обучение вообще без сетевого подключения.


USB-ускоритель Coral


Coral USB Accelerator – это подключаемый USB-накопитель, который предоставляет мощные возможности машинного обучения в существующих системах Linux. С Edge TPU, подключенным через интерфейс USB 3.0 можно быстро создавать прототипы локальных приложений искусственного интеллекта.


USB-ускоритель Coral

Так же, как и Intel Movidius Neural Compute Stick, выпущенный полтора года назад, USB-ускоритель Coral «оборачивает» свою специализированную ASIC в простой в использовании форм-фактор флешки, который во многом напоминает флэш-диск. Однако при сравнении двух этих устройств выявляются очевидные различия. Для начала, укоритель Coral намного меньше. Это не так уж важно, пока вы не поймете, что флешка Intel была настолько большой, что имела тенденцию блокировать доступ к соседним портам, и в случае с некоторыми компьютерами было трудно вообще пользоваться Intel Movidius.


USB-ускоритель Coral

Частично это различие в размерах заключается в том, что USB-накопитель Coral имеет USB-разъем Type-C для передачи данных и питания. Однако, поскольку он поставляется с кабелем USB-C-A, если у вас нет ноутбука USB-C, как у одного из последних поколений Mac, вы все равно можете использовать.


USB-ускоритель Coral

Кроме того, в отличие от флешки Movidius, у которой было много ранних проблем с компьютерами на базе Arm, такими как Raspberry Pi, флешка Coral должна работать без проблем с Raspberry Pi, хотя и на скоростях USB 2.0. Фактически, она также должна работать с любой 64-битной платформой Arm или x86, поддерживаемой Debian Linux.


Плата создана на основе 32-разрядного микропроцессора Arm Cortex-M0+, работающего на частоте 32 МГц, со всего 16 КБ флэш-памяти и 2 КБ ОЗУ, что обеспечивает всю необходимую поддержку Edge TPU внутри флешки.


Отладочная плата Google Coral


Coral Dev Board – это одноплатный компьютер со съемной системой-на-модуле (SOM), которая содержит систему-на-кристалле (SOC), eMMC, беспроводные приемопередатчики и Google Edge TPU. Он идеально подходит для устройств Интернета вещей и других встраиваемых систем, которые требуют быстрого вывода результатов машинного обучения на устройство.


Отладочная плата Google Coral

Под управлением Debian Linux миникомпьютер Coral в своей основе представляет собой базовую плату с периферийными соединениями; включая порты USB 2.0 / 3.0, интерфейс дисплея DSI, интерфейс камеры MIPI-CSI, порт Gigabit Ethernet, аудиоразъем 3,5 мм, 4-контактный разъем 2,54 мм для стереодинамиков, полноразмерный разъем HDMI 2.0a, два микрофона Digital PDM и 40-контактный разъем GPIO стиля Raspberry Pi.


Отладочная плата Google Coral

К базовой плате прикреплена съемная система-на-модуле (SoM) размером 40 × 48 мм, созданная на базе процессора NXP i.MX 8M и самого Edge TPU. SoM имеет криптографический сопроцессор, встроенную поддержку Wi-Fi и Bluetooth 4.1, а также 1 ГБ ОЗУ LPDDR4 и 8 ГБ eMMC. Полную информацию о спецификации можно найти в техническом описании платы.


Отладочная плата Google Coral

В отличие от USB-акселератора, который каждый может взять и использовать, очевидно, что плата должна служить отладочной платой для SoM, который Google планирует сделать доступным для масс позже. Эта плата предназначена для разработчиков аппаратного обеспечения для создания прототипов устройств Интернета вещей и других встраиваемых систем, требующих быстрой реализации машинного обучения в устройстве.


Отладочная плата Google Coral

Также с отладочной платой доступна камера. Камера основана на 5-мегапиксельном (2582 × 1933) датчике Omnivision OV5645. Она подключается к разъему MIPI-CSI платы разработки. Камера имеет фокусное расстояние 2,5 мм, фокусный диапазон от 10 см до бесконечности и поле зрения в 84 градуса.


Программное обеспечение для Google Coral


И плата разработки, и USB-ускоритель находятся на вершине программного стека Google для Edge TPU. Модели нужно разрабатывать в TensorFlow Lite, а не в TensorFlow, а затем компилировать для запуска на Edge TPU с помощью веб-компилятора. Некоторые предварительно скомпилированные модели также доступны.


В течение текущего периода бета-тестирования компилятор Edge TPU будет иметь некоторые ограничения. Но эти ограничения должны быть сняты, когда Coral выйдет из бета-тестирования в следующем месяце.


Использование веб-компилятора – это аккуратный шаг со стороны Google, чтобы обойти проблему, с которой сталкивается аппаратное обеспечение Intel Movidius, для которого требуется другая машина с целью разработки на базе x86.


Производительность вывода модели с Edge TPU должна быть значительно выше по сравнению с использованием настольного или встроенного ЦП. Около месяца назад на Geekbench были замечены показатели производительности «загадочного» устройства под названием Google Coral, которое предположительно станет новым телефоном с Android.


Доступность аппаратного обеспечения Google Coral


Плата для разработки Coral стоит 149,99 долларов, а USB-ускоритель – 74,99 долларов. Сейчас они доступны для приобретения на Mouser. Плата PCI-e Accelerator, созданная на основе Edge TPU, на данном этапе находится в стадии разработки, и Google намерен предложить системный модуль (SoM) 40 × 48 мм, используемый платой разработки Coral отдельно для покупок в больших объемах. Однако и плата PCI-e, и SoM не будут доступны до конца этого года.




© digitrode.ru


Теги: машинное обучение, искусственный интеллект



   Благодарим Вас за интерес к информационному проекту digitrode.ru.
   Если Вы хотите, чтобы интересные и полезные материалы выходили чаще, и было меньше рекламы,
   Вы можее поддержать наш проект, пожертвовав любую сумму на его развитие.


Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

Комментарии:

Оставить комментарий