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。
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。 下面就让我们一起来回顾这场发布会的亮点吧。...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。 ?
对比分析 第一个柱状图中我们可以看到有3个比较突出的数据，其中两个2个是由Google Coral Edge TPU USB加速器实现的，第3个是由英特尔i7-7700K辅助NVIDIA GTX1080...或任何其他ML平台的操作，和我们平时使用的其他设备一样。...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。...我们看到Coral在性能/瓦特的对比中，差异如此大的原因，它是一堆电子设备，旨在完成所需的按位操作，基本上没有任何开销。 总结 为什么GPU没有8位模型？ GPU本质上被设计为细粒度并行浮点计算器。...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。
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。...Coral 开发板售价为 149.99 美元，Coral USB 加速器售价为 74.99 美元。...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）。...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。
使用比例积分微分控制器（PID）控制器向平移/倾斜伺服电机发送跟踪指令。 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。...Edge 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。
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。...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...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！
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。...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。...价格方面，Coral 开发板售价为 149.99 美元，Coral USB 加速器售价为 74.99 美元。 小结 以上就是一年一度的谷歌 TensorFlow 开发者大会上的全新发布了。
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。...使用 AutoML 为 Edge TPU 定制化 EfficientNet EfficientNet 已被证明能够在图像分类任务中实现 SOTA 准确率，同时能够显著降低模型大小和计算复杂度。...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。...有趣的是，NAS 生成的模型在网络的初始部分中非常大量地使用常规卷积，在加速器上执行时，深度可分离卷积往往不如常规卷积有效。...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。
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。...精度高，速度快 随着晶体管尺寸的减小变得越来越困难，业界正在重新关注开发特定领域的架构，例如硬件加速器，以继续提高计算能力。...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。
可以想见，未来谷歌Edge TPU在物联网以及智能终端设备中的巨大使用空间，以及对物联网芯片市场的冲击。 将机器学习带到边缘，省钱！省时！...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。...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。...Cloud IoT Edge可以在Android Things或基于Linux OS的设备上运行，其关键组件包括： 网关类设备runtime（至少有一个CPU），用于边缘数据的本地存储、转换和处理，以及从数据中获取智能
昨日，谷歌宣布推出EfficientNet-EdgeTPU，这是一个源自EfficientNets的图像分类模型系列，但是可以自定义在Google的 Edge TPU上运行，这是一种节能的硬件加速器，可供开发人员通过...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。...有趣的是，NAS生成的模型在网络的初始部分中非常广泛地使用了常规卷积，其中深度可分离卷积在加速器上执行时往往不如常规卷积有效。...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。
在此博客中，我将对三种边缘AI硬件加速器进行简要比较。英特尔Movidius NCS记忆棒，Google Coral USB记忆棒和Nvidia Jetson Nano。 ?...性能和资源利用 资源利用率是使用topLinux命令测量的。推理时间是在单个帧中检测到对象的时间，CPU使用率表示协处理器使用率。...成本 下表列出了硬件加速器的成本以及所需的组件。值得一提的是，Nvidia Jetson Nano是一个开发板，可作为独立设备使用。...Nvidia Jetson Nano是评估板，而Intel NCS和Google Coral是更多可以附加到现有硬件的附加设备。 使用上述硬件可以快速开发PoC。...这些原型硬件加速器的成本相对较小且在相同范围内，因此它们适合于不同的低成本应用。
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。...该实现的资源可定制，可以以不同的尺寸使用以适应每种类型的 FPGA。这允许在嵌入式系统和物联网设备中部署该协处理器，但也可以扩大规模以用于数据中心和高性能机器。AXI 接口允许以多种组合方式使用。...❝https://github.com/embedeep/Free-TPU-OS 描述 Free TPU是用于深度学习 EDGE 推理的商业 TPU 设计的免费版本，可以部署在任何 FPGA 设备上，...该项目在 Quartus 15.0 上综合并编程到 Altera DE1-SoC FPGA 上。...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。
终端设备上进行机器学习：可选方法 随着终端设备处理器的飞速发展，越来越多的开发人员在利用机器学习来增强他们的移动应用程序和边缘设备。在边缘设备上使用机器学习的可选方法很多。...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。...TensorFlow Lite不仅用在手机终端上，在资源更加受限的微控制器（MCU）上也可部署，可用在分布广泛的IoT设备上。...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。
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。...此外有超过 80 个模块，从编码器到 microSD 读卡器，再到各种摄像头、HDMI 接口、AI 加速器等等，它们都只需要用磁性连接到预先定义的网格上，然后仪表板就能自动检测出来。...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。
「Google Pixel 4」搭载了 Pixel 神经核心，它包含了 Edge TPU 架构的实例和 Google 用于边缘计算设备的机器学习加速器，这增强了 Pixel 4 的用户体验，比如更好的面部解锁功能...在 Pixel 4 Edge TPU 硬件加速器上，MobileNetEdgeTPU 模型在提高模型准确性的同时减少了运行时间和功耗，这个进展进一步突破了这一领域的极限。...用于 Edge TPUs 的 MobileNet Pixel 4 中的 Edge TPU 在结构上与 Coral 产品线中的 Edge TPU 相似，但经过定制后，可以满足 Pixel 4 中相机的关键功能的要求...为了能够更容易地移植到其它各种硬件加速器上（如 DSP 和 GPU），简化版的 MobileNetV3 变种也放弃了对这些操作的使用（例如，挤压-激励、swish、以及 5x5 卷积）。...与 EfficientNet-EdgeTPU 模型（针对 Coral 中的 Edge TPU 进行了优化）相比，这些模型在 Pixel 4 上的运行延迟要低得多（尽管会损失一部分准确率）。
查看Google的Coral USB加速器的结果时，我们看到了更大的变化。 将USB 3.0添加到Raspberry Pi 4意味着我们看到原始结果与新结果之间的推理速度大约增加了3倍。...相反，当通过USB 2而不是新的USB 3连接时，Coral USB加速器的推理时间实际上增加了×2倍。 这个有点令人惊讶的结果可能是由于对新的Raspberry Pi进行了架构更改。...“这些结果展示了Raspberry Pi 4增加的NEON计算吞吐量，以及在设计中包含一对USB 3.0端口的好处：我们主要用于连接大容量存储设备，所以看到另一个很有意思的应用。...在Lady看来，这个测试结果更像是《论Jetson NANO使用TensorRT的重要性》 关于功耗对比 ? 除MacBook Pro外，我们所有平台都采用标称5V输入电源。...然而实际上由于电路板的要求，电压会在一定程度上反弹，大多数USB电源实际上位于+5.1到+ 5.2V左右。
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...为了确定推理时间的下限，我们在一台英伟达 2080ti GPU 上运行了测试。但是，由于我们仅将其用作参考，所以我们只使用了未经优化的基本模型运行测试。...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。...硬件加速器的可用性 关于这些设备的可用性，开发者注意到一些重要的差异。 当涉及到选择和部署预编译的模型和框架时。Jetson 是最灵活的。
在Tryolabs，我们设计和训练了我们自己的深度学习模型。因此，我们拥有大量的计算能力。因此，我们使用了它。为了在推理时间上设置此下限，我们在2080ti NVIDIA GPU上进行了测试。...对于珊瑚设备，我们实现了S，M和L EfficientNets模型的Edge TPU引擎版本；最后，对于英特尔设备，我们使用了由OpenVINO Toolkit 编译的Resnet-50 。...硬件加速器的可用性 关于这些设备的可用性，开发人员将注意到一些主要差异。 Jetson NANO是最灵活的，当它来选择和使用预编译模型和框架。...唯一的缺点是它们的庞大库OpenVINO仅在Ubuntu 16.04上受支持，而更高版本的Linux OS不支持。 与Jetson和Intel记忆棒相比，Coral设备存在一些局限性。...如果要在其上运行非官方模型，则必须将它们转换为TensorFlow Lite，然后对Edge TPU进行量化和编译。根据模型，此转换可能不可行。不过，我们希望此后代的Google设备会有所改进。
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。...顺便说一句，NCS2是一个USB棒，它需要与外部主机一起使用，在本次测试中是Raspberry Pi 3。如果使用更强大的计算机，基准测试数据可能更高。...尺寸、功率和成本 物理尺寸是重要考虑因素，它必须足够小以适应边缘设备。开发板包含一些可能不会出现在生产模块中的外围设备，例如：以太网、USB插座，但开发板给我们提供了很好的尺寸和功耗指标。...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。 ?...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。
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