Google Coral USB Accelerator 

Lieferumfang

Beschreibung: Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"), die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem nackten" Pi 4 ausgeführt werden. Es können so real-time Erkennungen in Videostreams mit über 50 fps durchgeführt werden, die mit dem Pi 4 ohne Beschleuniger nicht möglich wären. Dank Python und vielen Beispielen online rund um TensorFlow kann man in das Thema künstliche Intelligenz und Machine Learning mit dem Google Coral USB Accelerator einfach und mit Stil einsteigen.

Technische Daten Coral USB Accelerator

• Google Edge TPU ML accelerator coprocessor
• USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Type C socket
• Unterstützt Linux, Mac und Windows auf dem Hostsystem
• Leistungsaufnahme bis zu 900 mA Peak  5 V
• Abmessungen Coral USB Stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm

Anforderungen an das Hostsystem

• Linux Debian 6.0 oder höher, oder ein Derivat davon (bspw. Ubuntu 10.0+, Raspbian)
• Systemarchitektur: x86-64, ARMv7 (32-bit) oder ARMv8 (64-bit)
• macOS 10.15 mit entweder MacPorts oder Homebrew installiert
• Windows 10
• Ein freier USB Port (sollte für beste Performance USB 3 sein)
• Python 3.5, 3.6 oder 3.7

Lieferumfang Google Coral USB Accelerator

• USB Accelerator
• USB 3 Kabel

Downloads & Dokumentation

• USB Accelerator Datenblatt (Datenblatt als PDF)
• 3D CAD Datei im STEP Format
• Edge TPU inferencing overview (Tensor Flow Lite Modelle)
• TensorFlow models on the Edge TPU
• Pipeline C++ API Referenz
• Edge TPU Python API

Wichtiger Hinweis: Das Gehäuse dient auch der passiven Kühlung der CPU und wird dadurch warm. Es handelt sich hierbei um keinen Defekt.

Eigenschaften:

• Ermöglicht schnelles maschinelles Lernen auf einer Vielzahl von Systemen
• Funktioniert mit Linux-, Mac- und Windows

Technische Attribute:

• Anschluss A: USB-C Stecker
• Anschluss A Anzahl: 1
• Kabel-Anwendung: USB 3.2 Gen 1 (USB 3.0)
• Anschluss-Typ: USB
• Produkt-Art: CPU-Modul

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