Google刚刚在3月份推出了Coral Edge TPU，是一款售价不到1000元人民币的开发板（Coral Dev Board），由Edge TPU模块和 Baseboard 组成。...使用GPU的浮点权重，以及CPU和Coral Edge TPU的8bit量化tflite版本。 首先，加载模型以及一张喜鹊图像。...我们再仔细对比一下就会发现，GTX1080实际上完全无法跟Google的Coral对飚。要知道GTX1080的最大功率为180W，而Coral Edge TPU只有2.5W。...但Edge TPU无法执行反向传播。 Google Coral Edge TPU USB加速器 下图显示了Edge TPU的基本原理。...i7-7700K在Coral和Jetson Nano上的速度都会更快一些，但仍然无法和后两者比肩。因此推测瓶颈是数据速率，不是Edge TPU。
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。...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...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...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。
在移动设备运行AI模型越来越主流的今天，用于部署在边缘设备上的TensorFlow Lite终于迎来了1.0版。...Coral中的Edge-TPU尺寸大约只有一枚硬币的1/4，拥有1GB的LPDDR4内存和8GB的eMMC存储，安装Mendel版Linux或者Android，可以进行本地的离线运算。...Coral能够以每秒30帧的速度在高分辨率视频上运行深度前馈神经网络，或者以每秒超过100帧的速度运行MobileNet V2这样的单一模型。 ?...同时，谷歌还发布了一款Coral USB加速器，体内同样包含一颗Edge TPU，可以在任何64位ARM或x86平台的Debian Linux上运行。 ?...Coral USB加速器售价75美元，可以加速树莓派和Linux系统的机器学习推理。
使用Coral的USB Edge TPU加速器和Edge TPU编译器加速任何TensorFlow Lite模型的推断。...该边缘TPU与小尺寸发展，为移动和嵌入式设备“边缘” 在Google Cloud Next '18上存储TPUv1，TPUv2（上，中）。云TPU加快了TensorFlow模型的训练和推理。...Coral Edge TPU USB加速器可 加快Raspberry Pi的推理（预测）速度。不需要此来复制演示。...TPU实时跟踪对象 可以使用Coral的USB Accelerator加快模型推断的速度。...USB加速器包含Edge TPU，这是专用于TensorFlow Lite操作的ASIC芯片。有关更多信息，请查看USB Accelerator入门。
最后，简要介绍了Google新推出的边缘计算设备，Coral Edge，一款采用Google TPU的人工智能装备，包括开发板和USB stick两种形态。...随后讲解了该技术如何在Google产品的生产中部署，以及TensorFlow Federated如何使研究人员能够在自己的数据集上模拟联合学习。...TPU具有特定于域的架构，专门用于加速TensorFlow训练和预测工作负载，并为机器学习产品应用提供性能优势。...Google Coral介绍：构建设备上的AI 该演讲介绍了Google的最新AI计算边缘设备：Google Coral，它可以应用在广泛的IoT设备上。...Google的目标是打造一个生态系统，所以除了Coral board，还有Coral USB、Coral SOM，以及丰富的摄像头、传感器等外设，通过GPIO口可以和RasPi外设兼容。
发布会主角Coral Coral开发板（Coral Dev Board）是一款售价150美元（折合人民币约1000元）的小型计算机，具有可拆卸的模块化系统和一个定制的TPU芯片，类似于树莓派。 ?...Coral中的Edge-TPU尺寸大约只有一枚硬币的1/4，拥有1GB的LPDDR4内存和8GB的eMMC存储，安装Mendel版Linux或者Android，可以进行本地的离线运算。 ?...同时，谷歌还发布了一款Coral USB加速器，体内同样包含一颗Edge TPU，可以在任何64位ARM或x86平台的Debian Linux上运行。 ?...Coral USB加速器售价75美元，可以加速树莓派和Linux系统的机器学习推理。...经过TF Lite的优化后，设备在CPU上的性能达到原来的1.9倍，在Edge TPU上的性能最高提升了62倍。 ?
3、三个全新的硬件产品：Coral 提供完全本地的 AI 工具箱，Coral USB 加速器允许通过 USB2.0、3.0 接口轻松接入到任何 Linux 系统中。...三款全新硬件产品发布 Coral 的本质构建智能设备的平台， 硬件组件就是之前谷歌发布的 ASIC——Edge TPU，开发板是个完全集成的系统，它被设计成构建在载板上的系统模块（SoM）。...SoM 把强大的 NXP iMX8M SoC 与谷歌的 Edge TPU 协处理器（包括 Wi-Fi、蓝牙、RAM 和 eMMC 存储）融合在了一起。...Coral USB加速器包含Edge TPU、32位Arm Cortex-M0 +微处理器、16KB闪存和2KB RAM，可以在任何64位Arm或Debian Linux支持的x86平台上以USB 2.0...Coral Dev Board的SOM和Coral USB加速器的PCle版本均可批量购买。
谷歌在3月份推出了Coral Dev Board，采用张量处理器（Edge TPU）AI加速器芯片，以及一个USB加密狗，旨在加速现有Raspberry Pi和Linux系统的机器学习推理。...今天，谷歌发布了一系列新的分类模型EfficientNet-EdgeTPU，经过优化，可以在Coral板的系统级模块上运行。...同时，GitHub上提供了EfficientNet-EdgeTPU的训练代码和预训练模型。...团队使用延迟预测模块对其进行了补充，该模块在Edge TPU上执行时提供了算法延迟的估计。...，以更高的延迟为代价实现了更高的准确性，并且在Edge TPU上运行得更快。
Coral 开发板和 USB 加速器 比较有趣的是，今日谷歌还发布两个全新的硬件产品：Coral 开发板和 USB 加速器。 首先介绍下 Coral。...Coral 的首个硬件组件就是之前谷歌发布的 ASIC——Edge TPU，它能为低功率设备提供极高的机器学习推理性能。...例如，它能以高能效方式在 100+ 的 fps 下执行 MobileNet v2 这样的视觉模型。 ? Coral 摄像模块、开发板和 USB 加速器。...SoM 把强大的 NXP iMX8M SoC 与谷歌的 Edge TPU 协处理器（包括 Wi-Fi、蓝牙、RAM 和 eMMC 存储）融合在了一起。...为了把 Edge TPU 加入到已有的设计中，Coral USB 加速器允许通过 USB2.0、3.0 接口轻松接入到任何 Linux 系统中，之后谷歌还会添加 PCIe 版本。
基准测试中使用了 - 英特尔神经计算机棒、谷歌 Edge TPU和Nvidia的Jetson Nano。 ? 性能 在评估AI模型和硬件平台进行实时部署时，我要看的第一件事是 - 它们的速度有多快。...现在让我们将注意力转向Google Edge TPU。公司将优秀竞争对手的结果纳入其报告中是非常不寻常的。Edge TPU可以在分类任务中达到130 FPS，是Nano的两倍！...下图显示了实际的开发板（我只有NCS1且尚未收到我的Coral USB）。我们从中间看起，Coral Edge TPU开发板就是信用卡大小，可以用它作为参考来衡量尺寸。 ?...开发板价格和生产模块尺寸 NCS2 - 99美元，72.5毫米 x 27毫米 Edge TPU USB - 74.99美元，65毫米 x 30毫米 Edge TPU开发板 - 149.99美元...TPU的局限性 尽管Edge TPU在性能和尺寸方面似乎最具竞争力，但它也是在软件方面最有局限性的。它仅支持Ubuntu作为主机系统，但最大的问题在于机器学习框架。
谷歌 Edge TPU 是一个通过 Coral Dev Boardand 和 USB 加速器提供给开发人员的低能耗硬件加速器。...此外，通过在周期准确的架构模拟器上运行模型，谷歌还创建和集成了一个「延迟预测器」模块，该模块在 Edge TPU 执行操作时能够估计模型延迟时间。...通过为 Edge TPU 硬件专门设计的网络架构，EfficientNet-EdgeTPU-S / M / L 模型在延迟和准确率上都要比 EfficientNets（B1）、ResNet 更好。...与其他图像分类模型（如 Inception-resnet-v2 和 Resnet50）相比，EfficientNet-EdgeTPU 模型不仅更精确，而且在 Edge TPU 上运行速度更快。...从云 TPU 训练到 Edge TPU 部署 在 Github 上，谷歌发布了 EfficientNet-EdgeTPU 的训练代码和预训练模型。
这种变化为 PCIe 设备带来了额外的 GPIO 连接，并使 Compute Module 4 能够原生支持无线上网。 这一切都是为了让算力更强大，组装更简单。...如果你要连接 PC 屏幕，或是常规尺寸的键盘鼠标，接一个 USB 口就可以了。如果不连线的话，它可以用几千毫安时的锂离子电池供电，可以与 Wi-Fi 和蓝牙无线连接，便于携带。...对于算力需求更大的 AI 任务，你可以在几秒钟内从 CPU 处理器切换到 AI 加速度器（Coral Edge TPU）上。...Anil 表示，他还在开发更紧凑的 Kendryte K210 和 Coral Edge TPU 模块。 作者表示，Pockit 使用一种应用预测算法来确定模块的初始行为。...在 hackernews 网站上，有网友评论道：「它让我充满了最初对编程产生的那种幼稚的惊奇感。如果你有一整盒模块和几个 Pockit，你能做些什么？真的难以想象。」
Coral Dev Board和USB加速器运行。...我们还构建并集成了“延迟预测器”模块，该模块通过在周期精确的架构模拟器上运行模型，在边缘TPU上执行时提供模型延迟的估计。...常规3x3卷积（右）比深度可分卷积（左）具有更多计算力，但对于某些输入/输出形状来说，在Edge TPU上执行速度更快，效率更高，硬件利用率提升了约3倍。...与其他图像分类模型（如Inception-resnet-v2和Resnet-50）相比，EfficientNet-EdgeTPU模型不仅更精确，而且在Edge TPU上运行速度更快。...从云TPU的训练到Edge TPU的部署 我们已经在github存储库上发布了EfficientNet-Edge TPU的训练代码和预训练模型。
随着企业继续投资利用人工智能软件和平台功能的项目，预计全球在人工智能（AI）系统上的支出将保持强劲的增长轨迹。...此次ASUS发布的是基于Google®Coral Edge TPU处理器的全高半长PCIe Gen3 AI加速卡，可在边缘实现基于AI的实时决策过程。 ? ? ?...目前已经开始上市销售，在售产品型号为：CRL-G18U-P3DF。内置8个Google®Coral Edge TPU M.2模块，兼容PCI Express 3.0 x16扩展插槽。...TensorFlow Lite模型可以编译为在Edge TPU上运行。每个Edge TPU协处理器能够使用2瓦功率每秒执行4万亿次操作（4 TOPS）。...由两个显微镜和X-Y工作台所组成的图像攫取器，透过机器学习模型，它可以快速地在移动印刷电路板组件上做品检。
我在这里会附上他的测试结果，实际我认为国内某些公众号会把这篇文章翻译成中文（现在TPU和Nano都是炙手可热的热点啊），所以我就先撕为敬！ 先放上他的测试结果： ? 纳尼？...注意一个大前提： Coral一直跑的是TensorFlow Lite，这是谷歌给EDGE TPU优化过的。 ?...而EDGE TPU被设计成处理8-bit的工作... 而CPU能很聪明的处理8-bit的工作，而不是全幅大小的(32-bit)float，因为CPU们很多情况下经常需要处理8-bit的任务。...4870HQ的主要算力在GPU上，这是一款APU！一款GPU很强的APU。128MB的L4 cache，也是最初是主要为了GPU部分而设计的（当然CPU部分也能用到它）。...Nano没用FP16，也没用TensorRT，发挥不出自己的长处； 而EDGE TPU用的是谷歌的Runtime（你理解成tensorrt好了），还用了专门谷歌提供的INT8模型（肯定优化过）。
张量处理单元于 2016 年 5 月在Google I/O上宣布:当时该公司表示 TPU 已经在其数据中心内使用了一年多。...在此过程中，我们探索了小规模、低功耗 TPU 的可能性。 该项目在 Quartus 15.0 上综合并编程到 Altera DE1-SoC FPGA 上。...google-coral-baseboard ❝https://github.com/antmicro/google-coral-baseboard NXP i.MX8X 和 Google 的 Edge...TPU ML 推理 ASIC（也可作为Coral Edge TPU 开发板的一部分）的基板的开放硬件设计文件。...PCB 项目文件是在 Altium Designer 14.1 中准备的。 该项目是一个硬件方案，谷歌Coral Edge TPU的硬件验证方案。
散热外壳(必备) 如果要长时间跑AI模型，几块散热片是远远不够的，推荐用乌金铠甲(直接在CPU上用3M的散热胶把热量引到整个外壳上)。...这一代的树莓派CPU基础温度很高，随便跑个桌面就50 ℃多了，满负荷状态下可以稳定的跑在85℃上一整天，必要的时候可以开启风扇降温(比较吵)。...Google Coral Edge TPU USB加速棒 或者 intel Neural Compute Stick 2 都是可以使用的，就性价比来说，NCS2会更高些。...整体上来看，相对于 NVIDIA的 Jetson 和Google的 Coral 而言，树莓派是一个比较低廉的边缘计算设备，对于大规模对成本敏感的传感器网络来说，是一个很好的可选方案。...下一篇 我们将搭建树莓派的软件环境， 介绍一些常用的工具软件， 方便后续的开发工作， 敬请期待… 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/139485.html
近日，机器学习和数据科学咨询公司 Tryolabs 发布了一篇基准评测报告，测试比较了英伟达 Jetson Nano、谷歌 Coral 开发板（内置 Edge TPU）、英特尔神经计算棒这三款针对机器学习设计的边缘计算设备以及与不同的机器学习模型的组合...硬件加速器 尽管过去几年人们在提升现有边缘硬件方面做了很多工作，但我们选择拿下面这几种新型设备做实验： 英伟达 Jetson Nano 谷歌 Coral 开发板 英特尔神经计算棒 树莓派（参考上限） 英伟达...模型的 Edge TPU 引擎版本；至于英特尔神经计算棒，我们使用的是用 OpenVINO 工具包编译的 Resnet-50。...如果你想在上面运行非官方的模型，你必须将其转换到 TensorFlow Lite，然后再针对 Edge TPU 进行量化和编译。取决于模型的不同，这种转换有可能无法实现。...我们发现 Jetson Nano 和 Coral 开发板在推理时间方面表现非常好。 而在准确度方面，Jetson Nano 表现也很出色，尽管这个结果是相对的。
在人工智能训练框架Tensorflow、Pythorch、Caffe、Keras、OpenVINO等的成熟度达到一定程度后，Edge AI获得了发展势头。...然而，从数据采集到模型部署和推理的完整工具链仍不明确，尽管工作仍处于研究阶段，但是发展非常迅速。一些令人兴奋的解决方案不断产生，例如从计算机视觉中识别物体和从自然语言处理的角度进行语音识别。 ?...英特尔Movidius NCS记忆棒，Google Coral USB记忆棒和Nvidia Jetson Nano。 ? 测试设置 为了进行检测比较，考虑了相同的环境设置。...Pi官方通用电源2.5A，Raspberry Pi相机，Google Coral USB和Intel NCS。...但是，Google Coral USB和Intel NCS需要一台主机来处理数据流。主机可以是单板计算机，例如Raspberry Pi或任何其他具有Windows或Linux操作系统的x86计算机。
用户可以在云上构建和训练ML模型，然后通过Edge TPU硬件加速器在Cloud IoT Edge设备上运行这些模型。 ?...Edge TPU补充了CPU、GPU和其他ASIC解决方案，用于在Edge上运行AI，这将由Cloud IoT Edge支持。 Edge TPU 和 Cloud TPU的对比 ?...Edge TPU使用户能够以高效的方式，在高分辨率视频上以每秒30帧的速度，在每帧上同时执行多个最先进的AI模型。...推出配套软件 Cloud IoT Edge Cloud IoT Edge是将Google Cloud强大的数据处理和机器学习功能扩展到网关、摄像头和终端设备的软件，使物联网应用更智能、更安全、更可靠。...它允许你在Edge TPU或基于GPU和CPU的加速器上执行在Google Cloud中训练了的ML模型。
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