AI-чип Google Edge TPU будет работать на компьютере с USB-накопителем

Вслед за анонсом чипа машинного обучения Edge TPU компания Google представила версию на базе USB Type-C, которую можно подключить к любому компьютеру Linux или Android Things, включая Raspberry Pi.
Также на плате разработчиков Edge TPU появились новые подробности.

После того, как Google объявил о встроенной дружественной версии Edge TPU своего AI-чипа Tensor Processing Unit и связанного с ним стека Cloud IoT Edge для шлюзов IoT, компания анонсировала версию Edge TPU для USB-флешки, которая может работать с любым компьютером Linux или Android Things.
Он также опубликовал более подробную информацию о готовящемся комплекте для разработки на основе NXP Edge TPU, включая его SoC: NXP i.MX8M.


Чип Edge TPU (слева) и ускоритель Edge TPU

(нажмите на картинку, чтобы увеличить)

В Edge TPU Accelerator используется тот же урезанный сопроцессор нейронной сети Edge TPU, который встроен в будущий комплект разработчика.
Он имеет порт USB Type-C для подключения к любому компьютеру Debian Linux или Android Things для ускорения вывода на машинное обучение (ML) для анализа локальных границ.
Устройство размером 65 x 30 мм имеет монтажные отверстия для плат хоста, таких как Raspberry Pi Zero.

Как и комплект разработчика Edge TPU, Edge TPU Accelerator позволит обрабатывать данные вывода ML непосредственно на устройстве.
«Локальный ускоритель ML повышает конфиденциальность, устраняет необходимость в постоянных соединениях, уменьшает задержки и обеспечивает высокую производительность при меньшем энергопотреблении», - говорит Google.

Edge TPU Accelerator конкурирует с такими продуктами, как Intel Neural Compute Stick, ранее называвшейся Fathom .
USB-накопитель Neural Compute Stick оснащен VPU Movidius Myriad 2 и ускорителем нейронной сети.


AIY Vision Kit

И Edge TPU Accelerator, и комплект разработчика предоставляются

поддерживаемая сообществом Google группа AIY Projects, известная своими недорогими картонными комплектами для встроенных технологий Google Cloud.
К ним относятся AIY Vision Kit для Raspberry Pi Zero W и WH, который выполняет распознавание зрения на основе TensorFlow.
Он включает в себя плату VisionBonnet с чипом Myriad 2.
AIY Projects также предоставляет AIY Voice Kit с той же целью RPi Zero WH, которая позволяет создавать голосовые динамики с поддержкой Google Assistant.

Больше деталей комплекта Edge TPU

Акселератор Edge TPU поступит в продажу в октябре вместе с чипом Edge TPU и комплектом для разработки.
Более подробная информация была размещена на наборе разработчика.
Теперь мы знаем, что компьютер на модуле с Edge TPU будет работать на Debian Linux или Android Things на iXMM от NXP.
1,5-ГГц процессор i.MX8M на базе Cortex-A53 включает графический процессор Vivante GC7000Lite и VPU, а также 266 МГц процессор Cortex-M4.


Два вида комплекта Edge TPU

(нажмите на картинку, чтобы увеличить)

Безымянный модуль 48 x 40 мм будет поставляться с 1 ГБ LPDDR4, 8 ГБ eMMC, двухдиапазонным WiFi-AC и Bluetooth 4.1.
Базовая плата из комплекта разработчика добавит слот microSD, а также один OTG USB Type-C, питание типа C (вход 5 В), хост USB 3.0 и последовательные консольные порты micro-USB.

Плата для комплекта разработки Edge TPU дополнительно оснащена портами GbE и HDMI 2.0a, а также 39-контактным разъемом FPC для 4-канального MIPI-DSI и 24-контактным FPC для 4-канального MIPI-CSI2.
Есть также 40-контактный разъем расширения, но без претензий на совместимость с Raspberry Pi.
Плата 85 x 56 мм также имеет аудиоразъем, цифровой микрофон и 4-контактный разъем для стереодинамиков.

EIC TPU ASIC, входящая в комплект разработчика и Edge TPU Accelerator, представляет собой облегченную встроенную версию облачных чипов и модулей TPU Google.
Он работает с моделями TensorFlow Lite ML на компьютерах Linux и Android Things.
По словам Google, Edge TPU позволяет одновременно выполнять несколько моделей искусственного интеллекта на кадр в видео высокого разрешения со скоростью 30 кадров в секунду.
Говорят, что Edge TPU, оснащенный интерфейсами PCIe и USB, оптимизирован для небольшого размера и энергоэффективности.

Облачный IoT Edge стек управляет шлюзами с поддержкой Edge TPU и тесно связывает их с Google Cloud, чтобы обеспечить интегрированные в облачные вычисления IoT пограничные вычисления и аналитику.
Объединенная платформа позволяет разработчикам создавать и обучать модели ML в облаке, а затем запускать эти модели на устройстве Cloud IoT Edge.

Дальнейшая информация

Ранняя версия комплекта для разработки Edge TPU Accelerator и Edge TPU будет доступна в США в октябре по неизвестной цене.
Вы можете подать заявку на ранний доступ к платам раннего доступа Cloud IoT Edge Alpha и Edge TPU с новой страницы Google Edge TPU Devices от Google , которая содержит подробную информацию как об ускорителе и комплекте для разработки, так и о страницах продуктов Edge TPU и Cloud IoT Edge .

Дополнительную информацию можно найти в объявлении Edge TPU Accelerator , а также в исходном объявлении Edge TPU .