O Coral M.2 Accelerator com Dual Edge TPU é um módulo M.2 que adiciona dois coprocessadores Edge TPU a sistemas e produtos existentes com uma ranhura M.2 E-key disponível.
Características:
- Execução de inferência de ML de alta velocidade: Cada coprocessador Edge TPU é capaz de realizar 4 trilhões de operações por segundo (4 TOPS), utilizando 2 watts de energia. Por exemplo, ele pode executar modelos de visão móvel de última geração, como o MobileNet v2, a quase 400 FPS, de maneira eficiente em termos de energia. Com os dois Edge TPUs neste módulo, pode dobrar as inferências por segundo (8 TOPS) de várias maneiras, como executar dois modelos em paralelo ou fazer a pipelining de um modelo através de ambos Edge TPUs.
- Funciona com o Debian Linux e o Windows: Integra-se com sistemas baseados no Debian Linux ou Windows 10 com uma ranhura de módulo de cartão compatível.
- Suporta TensorFlow Lite: Não há necessidade de construir modelos do zero. Os modelos TensorFlow Lite podem ser compilados para serem executados no Edge TPU.
- Suporta AutoML Vision Edge: É fácil criar e implantar modelos de classificação de imagem personalizados rápidos e de alta precisão em seu dispositivo com o AutoML Vision Edge.
O Coral M.2 Accelerator com Dual Edge TPU é um módulo M.2 (E-key) que inclui dois aceleradores ML Edge TPU, cada um com sua própria interface PCIe Gen2 x1.
O Edge TPU é um pequeno ASIC projetado pela Google que acelera modelos TensorFlow Lite de maneira eficiente em termos de energia: cada um é capaz de realizar 4 trilhões de operações por segundo (4 TOPS), utilizando 2 watts de energia - isso significa 2 TOPS por watt. Por exemplo, um Edge TPU pode executar modelos de visão móvel de última geração, como o MobileNet v2, a quase 400 quadros por segundo. Esse processamento de ML no dispositivo reduz a latência, aumenta a privacidade dos dados e elimina a necessidade de uma conexão constante com a internet.
Com os dois Edge TPUs neste módulo, pode dobrar as inferências por segundo (8 TOPS) de várias maneiras, como executar dois modelos em paralelo ou fazer a pipelining de um modelo através de ambos Edge TPUs.
Nota:
Como este módulo utiliza duas conexões PCIe x1, não é compatível com todas as ranhuras de cartão M.2 E-key. Os dois Edge TPUs também têm requisitos de energia especiais que devem ser cuidadosamente revisados.
Especificações:
- Acelerador de ML: 2x coprocessador Google Edge TPU: 8 TOPS (int8); 2 TOPS por watt
- Interface de hardware: M.2 E-key (M.2-2230-D3-E)
- Interface serial: Duas PCIe Gen2 x1
- Tensão de operação: 3,3V +/- 10%
- Temperatura de armazenamento: -40 a +85°C
- Temperatura de operação: -40 a +85°C
