Разработчики: | |
Дата премьеры системы: | март 2019 г |
Отрасли: | Электротехника и микроэлектроника |
Технологии: | Интернет вещей Internet of Things (IoT) |
Содержание |
2020: Старт продаж Coral Dev Board Mini
19 октября 2020 года Google начала продажи Coral Dev Board Mini, платформы для создания IoT-оборудования с элементами ИИ. Разработка доступна для предзаказа на сайте Seeed, ее стоимость - $99,99.
Размер новинки от Google составляет 48 мм x 64 мм, отличительной особенностью является ускоритель AI/ML, представленный сопроцессором Google Edge TPU до 4 TOPS в составе модуля Coral Accelerator. Для этого элемента компания заявляет высокую производительность машинного обучения.
Coral Dev Board Mini оснащен чипом MediaTek 8167S с четырьмя ядрами Cortex A35, а также графическим процессором Imagination PowerVR GE8300. Оперативная память Coral Dev Board Mini - 2 ГБ LPDDR3, флэш-память - eMMC 8 ГБ.
Внешние интерфейсы включают два порта USB Type C, разъем FFC для подключения камер, а также гнездо мини-джека. Пользователю доступно подключение сенсоров через 40 контактов GPIO. Вручены награды TAdviser IT Prize в 12 номинациях
Сетевое подключение осуществляется через модуль WiFi 5. Наличие выходов micro-HDMI 1.4 позволяет подключить устройство к компьютеру или телевизору. Coral Dev Board Mini оснащен аудиоразъемом 3,5 мм, цифровым PDM-микрофоном и 2-контактным разъемом для динамика 2,54 мм.
Coral Dev Board Mini поддерживает графический дистрибутив Linux Mendel, что позволяет использовать новинку в качестве альтернативы популярному Raspberry Pi. Среди достоинств устройства от Google стоит отметить наличие встроенного сопроцессора Google Edge TPU, который обеспечивает производительность 4 TOPS. Он отвечает за ускорение алгоритмов глубокого и машинного обучения. Предполагается, что использование этого решения позволит превзойти производительность Raspberry Pi. По состоянию на 21 октября 2020 Coral Dev Board Mini распроданы. Доставка забронированных плат планируется в конце октября 2020 года.[1]
2019: Начало продаж
В марте 2019 года Google выпустила мини-компьютер Coral Dev Board, представляющий собой платформу для создания оборудования Интернета вещей с возможностями искусственного интеллекта.
Новинка базируется на тензорном процессоре (TPU), разработанном специально для машинного обучения нейронных сетей. В случае с Coral Dev Board применяется решение Edge TPU, способное работать с нейросетями прямого распространения, в том числе со сверточными сетями, для обработки видео высокого разрешения с кадровой частотой 30 к/с.
Процессор отправляет и получает данные через PCIe и USB, а также использует программный стек Google Cloud IoT Edge для управления данными и их обработки.
Edge TPU не совсем похож на ускорители, используемые в дата-центрах Google в работе различных сервисов, включая Google Photos, Google Cloud Vision и Google Search. Эти ускорители дополняются жидкостным охлаждением и размещаются в серверных стойках, тогда как Edge TPU обладают миниатюрными размерами (четверть денежной монеты), выполняют вычисления без подключения к интернету, дополняя традиционные микроконтроллеры и датчики.
Edge TPU не тренируют модели машинного обучения. Вместо этого процессор запускает логический вывод (прогнозирование) с облегченной версией TensorFlow, которая является более энергоэффективной, чем инфраструктура полного стека TensorFlow Lite.
Dev Board работает на программной платформе Mendel, построенной на ядре Linux. Стоимость платы составляет $150.
Также в продаже поступили Coral USB Accelerator (USB-устройство для ускорения процесса машинного обучения в существующих системах Raspberry Pi и Linux) и 5-мегапиксельная камера за 25 долларов под маркой Google Coral.[2]
Примечания
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)