扒一扒Google Coral Edge TPU开发套件

在物联网场景下，每个智能设备都会产生大量的数据，这意味着将有大量数据将被发送回数据中心。边缘计算可以在网络边缘对数据进行分类，将部分数据放在边缘处理，从而减少到中央存储库的回程流量，这样可以加快数据处理与传送的速度，减少延迟，实现实时的数据处理。

谷歌年初推出其最新产品，Edge TPU芯片和Cloud IOT Edge软件，并推出Edge TPU开发套件。作为Cloud TPU的补充，目前Edge TPU仅用于推理，专为在边缘运行TensorFlow Lite ML模型而设计。

Edge TPU芯片是谷歌边缘计算“两条腿”走路的重要支撑硬件，谷歌正在“两手抓” -一手抓硬件，一手抓软件 - 将数据分析和机器学习功能带到边缘网络，甚至是个人物联网（IoT）设备，以更好地处理越来越多的物联网设备产生的数据。谷歌在边缘计算迈出的第一步是将其Cloud IoT软件平台的功能扩展到边缘网络。第二步是推出Edge TPU微型芯片，芯片可集成到物联网设备上，并在传输前处理设备收集的数据。

之前我们手撕过一遍关于Google Coral Edge TPU与Jetson NANO的评测文章（有人对比测试Google Coral Edge TPU和NVIDIA Jetson Nano，结果居然是.... ），但讲真，Lady我对这款开发套件还是比较感兴趣，所以今天我们决定介绍一下。

先比较下Google Coral Edge TPU(下面简称TPU）和Jetson NANO以及树莓派的大小：

看一下规格：

总结下，Google这款TPU开发套件包括:

SOM

• NXP i.MX 8M SOC (Quad-core Cortex-A53, plus Cortex-M4F)
• Google Edge TPU ML accelerator coprocessor
• Cryptographic coprocessor
• Wi-Fi 2x2 MIMO (802.11b/g/n/ac 2.4/5GHz)
• Bluetooth 4.1
• 8GB eMMC
• 1GB LPDDR4

USB Connections

• USB Type-C power port (5V DC)
• USB 3.0 Type-C OTG port
• USB 3.0 Type-A host port
• USB 2.0 Micro-B serial console port

Audio connections

• 3.5mm audio jack (CTIA compliant)
• Digital PDM microphone (x2)
• 2.54mm 4-pin terminal for stereo speakers

Video connections

• HDMI 2.0a (full size)
• 39-pin FFC connector for MIPI-DSI display (4-lane)
• 4-pin FFC connector for MIPI-CSI2 camera (4-lane)

MicroSD card slots

Gigabit Ethernet ports

40-pin GPIO expansion headers

支持Debian Linuxs

整个开发套件的大小是88 mm x 60 mm x 24mm

这个DEMO是一位日本开发者演示的：

根据Google的介绍，Edge TPU是专门设计的加速器芯片，用于在边缘运行TensorFlow Lite机器学习模型。它能够在较小的物理和功耗范围内提供高性能，可在边缘部署高精度AI。Edge TPU可以在边缘部署高质量的机器学习推理。它增强了Google的Cloud TPU和Cloud IoT，以提供端到端（云到边缘，硬件+软件）基础设施，促进客户基于AI的解决方案的部署。

Edge TPU性能虽然远不如一般 TPU，不过胜在功耗及体积大幅缩小，适合物联网设备采用。Edge TPU可以自己运行计算，而不需要与多台强大计算机相连，因此应用程序可以更快、更可靠地工作。它们可以在传感器或网关设备中与标准芯片或微控制器共同处理AI工作。

尽管有消息说google禁止这款产品在中国大陆市场销售，不过我们还是会持续关注它的发展！